【摘 要】
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该文以线图为研究对象,对线图自动输入进行了研究,在微机上建立了一个基于示例学习,具有自学习功能的线图自动输入系统,并取得了较为满意的结果.系统的学习算法由构造学习、
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该文以线图为研究对象,对线图自动输入进行了研究,在微机上建立了一个基于示例学习,具有自学习功能的线图自动输入系统,并取得了较为满意的结果.系统的学习算法由构造学习、渐进学习组成.构造学习针对初始大量训练样品的学习,以构造出系统基本的知识库.构造学习算法法引入了信息论中信息量的概念,以提高学习效率,且学习结果以规则显示.渐进学习针对后继增加的训练例,以进一步扩大系统适应面,完善系统.渐进学习算法充分利用前面的学习结果,使学习具有很好的继承性和稳定性.在知识表示上,该文采用产生式规则和决策树双重表示方法.系统通过构造学习得到产生式规则,而渐进学习又在此基础上,对规则加以修改和补充,然后用加权决策树生成算法,从产生式规则库中生成加权决策树.加权决策树生成算法在传统的ID3算法的基础上,进行了改进,消除了ID3算法对训练例必须完备的约束,同时又继承了ID3算法所生成的决策树搜索速度快的优点,并通过对特征加权,提高了识别率.系统用精细搜索和快速搜索两种方式来对加权决策树进行搜索,并对符号加以识别,当不能确定分类时,进行近似匹配.
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