人脑分类机理的构造性学习方法

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摘要：构造性学习（CML）算法训练分类器对有些样本会有“拒认状态”,构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法（HB-CML）.在测试阶段,把测试样本、训练样本都考虑进来,利用人脑对数据的自动分类机理,对“拒认状态”样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验.结果表明：与CML算法相比,该方法的分类更为有效.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/85707A/201601/667754469.html

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关键词：学习方法 cqvip HTML HTTP 大家共享 构造性机器学习 人脑分类 覆盖算法