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研究生:王櫻珍
研究生(外文):Wang, Ying-Jen
論文名稱:學習案例集規則之推導--改良式L1迴歸方法的運用
論文名稱(外文):Induction of Rules From Learning Examples By A Modified L1 Regression Method
指導教授:黎漢林黎漢林引用關係
指導教授(外文):Han-Lin Li
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:34
中文關鍵詞:案例式學習單階學習法多階學習法
外文關鍵詞:L1 迴歸法L1 Regression MethodLearning By ExamplesSingle Layer Learning MethodMultiple Layer Learning Method
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本文運用改良式 L1迴歸法來推導大型學習案例中的規則 .案例式學
習法可分為 單階學習法與多階學習法 ,單階式案例學習法 (AQ 法)與多
階式案例學習法 (類神經網路法 )的缺點為不易求得最佳解及不易加入限
制條件 . 本文的目的及在發展出一套新的案例學習法 ,以在合理的計算
時間下求得最佳解 .文中並以動物園裡動物分類為例,進行案例學習規則
的推導 , 並證實多階學習法可較單階學習法求得更佳解.

This thesis uses a modified L1 regression method to induce
rules from large learning examples. The deficiencies of current
learning methods (AQ and Neural Networks ) are : firstly , they
can only find local optimum ; secondly , they are not allowed
to add constraints. This thesis proposes a new method to deduce
optimal rules in reasonable computation time. Ananimal
classification instance verifies that the multiple layers
learning method is better than the single layer learning
method.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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