【摘 要】
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该论文研究的是图象识别中的归纳学习方法.图象识别的特点是模式类别极多、识别系统庞大并且在实际使用过程中经常需要增中可识别的模式类别.归纳学习是机器学习最成熟、最核
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该论文研究的是图象识别中的归纳学习方法.图象识别的特点是模式类别极多、识别系统庞大并且在实际使用过程中经常需要增中可识别的模式类别.归纳学习是机器学习最成熟、最核心的分支,也是模式识别理论与人工智能相衔接的关键之一.将模式识别与人工智能中的归纳学习结构起来形成智能模式识别方法是近个来模式识别理论从基于概率论的统计模式识别和基于形式语言的结构模式识别走向智能化、分类方法概念化突破,也是归纳学习走向实际应用的重要里程碑.为了探索如何在归纳学习及其应用研究方面容入新的思路,该文着重考虑了模式识别与决策树归纳学习之间的密切关系,并试图用模式识别的理论和方法对归纳学习进行研究.
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