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多重分割本体学习算法的本质是将整个一维实数轴分割成k段,并依次分配给本体图上的k个分割类的顶点.在具体学习过程中,对不符合预定规则的本体样本对进行惩罚,进而得到最优本体函数.给出两类多重分割框架下的本体学习算法,并且利用统计学习理论中覆盖数逼近的方法对第一类本体学习算法进行理论分析.
多重分割框架下的两类新本体学习算法
【摘 要】
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多重分割本体学习算法的本质是将整个一维实数轴分割成k段,并依次分配给本体图上的k个分割类的顶点.在具体学习过程中,对不符合预定规则的本体样本对进行惩罚,进而得到最优本
【机 构】
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江苏理工学院计算机工程学院
【出 处】
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云南师范大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51574232)
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