【摘要】：針對(duì)多源數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)環(huán)境下的聯(lián)想記憶建模問題,并綜合考慮計(jì)算高效性、噪聲魯棒性等目標(biāo),提出基于自組織決策樹的聯(lián)想記憶在線學(xué)習(xí)模型.首先根據(jù)模式數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)進(jìn)行類內(nèi)信息增強(qiáng)和噪聲約簡(jiǎn),然后基于信息熵增益的決策樹算法對(duì)約簡(jiǎn)后數(shù)據(jù)進(jìn)行子域劃分,最后通過子域關(guān)系學(xué)習(xí)建模多源數(shù)據(jù)的聯(lián)想關(guān)系.理論分析模型的學(xué)習(xí)穩(wěn)定性.實(shí)驗(yàn)表明,文中模型在含噪數(shù)據(jù)在線分類學(xué)習(xí)和異聯(lián)想建模問題上具有優(yōu)良性能.
[Abstract]:Aiming at the modeling problem of associative memory in multi-source data online learning environment, and considering the goals of high efficiency and noise robustness, an online learning model of associative memory based on self-organizing decision tree is proposed. Firstly, the intra-class information enhancement and noise reduction are carried out according to the intrinsic structure of the pattern data, then the decision tree algorithm based on the information entropy gain is used to divide the reduced data into sub-domains. Finally, the association relation of multi-source data is modeled through the sub-domain relation learning. The learning stability of the theoretical analysis model. The experimental results show that the proposed model has excellent performance in online classification learning of noisy data and modeling of hetero-associative data.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61572236) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.BK20130161)資助~~
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2445834