【摘 要】
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机器学习一直是人工智能中受关注的热点领域之一。尤其是面对海量数据中的不确定数据,更需要机器学习算法的参与。因此,本文主要针对动态模糊数据,提出了一类动态模糊机器学
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机器学习一直是人工智能中受关注的热点领域之一。尤其是面对海量数据中的不确定数据,更需要机器学习算法的参与。因此,本文主要针对动态模糊数据,提出了一类动态模糊机器学习算法,包括:动态模糊局域线性嵌入算法;动态模糊单参数嵌入学习算法;动态模糊关系学习算法和动态模糊自主学习算法等。综上所述,本文的创新点主要体现在从动态模糊数据具有的特征出发,引用动态模糊集和动态模糊逻辑思想,提出了一类能解决此类数据的学习算法,即动态模糊学习算法,这些算法的提出为人们解决具有动态模糊性的数据提供了新的分析方法。
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