【摘 要】
：
机器学习所述的学习系统旨在根据教师所提供的一组概念样本和背景知识,确定特定概念的描述。从认识论观点来看,对样本进行学习,其知识都集中在样本集上,我们无法"无中生有",
【机 构】
：
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039
论文部分内容阅读
机器学习所述的学习系统旨在根据教师所提供的一组概念样本和背景知识,确定特定概念的描述。从认识论观点来看,对样本进行学习,其知识都集中在样本集上,我们无法"无中生有",换句话说,当我们只有小量样本时,对其学习后,只能得到有限的知识,不可能由此对所有的未知情况进行识别。本文对机器学习问题提出"最小覆盖原理",以此作为多层前向网络的覆盖算法追求的目标,以获得尽可能与学习样本接近的规则；并研究了最小覆盖的若干性质,在此基础上提出一个求"最小覆盖"的几何算法；最后从规划方法的角度给出最小覆盖的求解过程.
其他文献
讨论了超声速巡航导弹俯仰通道过载控制系统的输出跟踪问题。通过坐标转换将原系统转换为规范形,采用输出重定义技术,设计了积分型滑模控制律,解决了原系统的非最小相位问题,
目的筛选肾癌A498细胞CXCR4核定位结合蛋白。方法采用蛋白免疫共沉淀实验寻找特异性条带,再通过蛋白质谱分析、生物信息学分析寻找可能与CXCR4结合的蛋白。结果 CXCR4抗体进
针对无轴承异步电机这一多变量、非线性、强耦合的系统,本文采用微分几何方法进行动态解耦控制。首先根据虚位移法建立无轴承异步电机径向悬浮力的数学模型和状态方程；然后介
本文采用最优全局仿射变换(GAT)的方法构建分级汉字字库,该方法能够自动匹配字库中的部件与汉字中对应部件的几何形状与位置,避免了手动选点。方法中大量的人工工作。本文求
针对电力系统无功静补系统面临的非线性、多目标控制问题,应用滑模变结构控制理论、鲁棒控制理论和直接反馈线性化技术,设计了能同时改善电力系统功角稳定与装设点。电压动态
本文提出了一种基于支持向量机与全局鲁棒性的变结构控制算法。在引入变结构趋近律与平移滑平面后,得到了基于平移滑平面的变结构控制算法。然后根据扰动的上下界得到了趋近
由于水下灵巧手工作环境的特殊性,及其动力学模型高度非线性、强耦合的特点。使其轨迹控制器的构建成为难点。为了提高水下灵巧手精细作业能力,采用一种模糊CMAC构建手指的轨
为了快速地进行细化,并有利于采用BP 神经网络的强大分类功能对指纹图像进行分类,提出并实现BP神经网络对指纹图像进行细化,从而在不增加细化模板的情况下,达到细化所满足的
认知图CM(Cognitive Map)是一种新的智能方法,与专家系统、神经元网络等传统智能技术相比,它具有独特的优势,如易于表示结构化知识,易于进行运算推理的数字矩阵(而不是基于规
本文讨论了具有时变时滞Cohen-Grossberg 神经网络的指数稳定性问题。通过选取合适的Lyapunov-Krasovskii泛函, 引入与系统等价的描述系统, 得到了一个关于其指数稳定的时滞