人工智能研究的是智能行為的機制,它通過構(gòu)造和評估具有智能行為的人工制品來研究智能。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù),通過一定的學(xué)習(xí)方法,獲得處理某問題的方法。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,歸納學(xué)習(xí)是指給定一個描述語言,智能體根據(jù)給定的語言所描述的符號數(shù)據(jù),通過一定的搜索方法,獲得一個一般概念、規(guī)則或理論的過程。歸屬演算就是可以表示歸納學(xué)習(xí)過程的一種描述語言,它由計算機科學(xué)家米哈爾斯基所介紹,以“屬性和屬性值的關(guān)系”為基礎(chǔ)進行形式化,并給出了多于二值邏輯的多種解釋模式。算法要做的就是問題求解,所以算法就是求解問題的過程描述。歸納學(xué)習(xí)過程聚焦到某類歸納學(xué)習(xí)問題時,就可以通過歸納學(xué)習(xí)算法來描述。歸納學(xué)習(xí)算法在重言蘊涵的基礎(chǔ)上定義了泛化和特化兩種相反操作符,從而定義了泛化規(guī)則。本文就是在結(jié)合歸屬演算和泛化規(guī)則的基礎(chǔ)上,嘗試將歸屬演算運用于簡單的候選消除算法,從而在解決人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難解釋性的指導(dǎo)下,探索歸納學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的可能性。歸屬演算表示歸納學(xué)習(xí)的反思表明,對于泛化符等符號來說,它有歸納、屬性關(guān)系、操作符和函數(shù)的解釋。對一種符號具有多種解釋方式,既是基于計算機實踐需要的邏輯語言有表示力強的優(yōu)點,也是具有... 

【文章來源】：湘潭大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

事件空間和CM(E)訓(xùn)練實例②其中X，X為屬性，橫縱坐標(biāo)的0，1為屬性值

11圖 2-3 訓(xùn)練事件和泛化描述①每一個方框表示了一個命題決策規(guī)則，可以由一個規(guī)則集來表示一個概念描述，(b到(d)的概念描述表示了從(a)的假定泛化。通過圖可以得到命題規(guī)則 S1到 S3：S1: ~x~y => c, xz => c, x~yw =>cS2: ~x~z~w =>c, xyzw => c, z~w => c, x~zw => c, x~yw => cS3: ~x~w => c, z~w => c, xw => cS1和 S2表示了不同的概念，S2和 S3表示完全相同的概念，但是在復(fù)雜度上不同。雖然 S3比 S1更簡單，但是選擇 S1還是 S3是未知的，因為更簡單不表明 S3比 S1在運用新數(shù)據(jù)時更準(zhǔn)確。雖然 S1更復(fù)雜，但也有可能過擬合。S2和 S3可以根據(jù)邏輯規(guī)則判定等價。上例表明簡單的訓(xùn)練集也可以產(chǎn)生不同的泛化，相同的概念描述在① Michalski R S.Attributional Calculus:Alogic and representation language for Natural Induction[J]. MachineLearning and Inference Laboratory Reports, 2004(3): 19

圖 2-4 表 2-1 給定正反例的康托圖示例易知，如果 e4為正例可以學(xué)習(xí)到 round 概念，如果 e4為反例則不能。如圖用數(shù)示屬性值，那么在 e4為正例下，在 Post 的三值邏輯 P3①表示語言下，用規(guī)則表習(xí) round 的概念描述可以為：S4：shape => roundS5: shape∧~type => round, shape∧~~type => round以理解為，事件 e 中 shape 屬性只要值為 1，那么根據(jù)重言蘊涵（=>不是實質(zhì)），就可得到 round 值為 1。它表示大圓的上半部分。因為 Pm中否定定義為：(2-4)，e1中 type 屬性值為 0，~type 值為 1，表示同心圓中最小的部分，再和大圓上分相交得到 round 概念的一部分。同理，shape∧~(~type)表示中間同心圓的上半。這樣，就得到 S5描述的 round 概念。可以發(fā)現(xiàn)，S5是 S4的子集但是它們都描1 0u101uu um = = ≠ ，如果，如果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3493304