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传统的解释学习是通过单个实例进行学习的，学习结果往往带有实例本身的特殊性质，知识求精能较正这一缺陷，但学习结果的效用不高。本文结合了ＥＢＬ方法和求精算法，提出了综合多个实例的增量式解释学习算法ＥＢＧ－ｐｌｕｓ，学习质量随实例数目增加而单调上升，学习结果效用高，并能够自动改进领域知识的编码质量。
增量式解释学习算法EBG—plus
【摘 要】
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传统的解释学习是通过单个实例进行学习的，学习结果往往带有实例本身的特殊性质，知识求精能较正这一缺陷，但学习结果的效用不高。本文结合了ＥＢＬ方法和求精算法，提出了综合多个实例的
【出 处】
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软件学报
【发表日期】
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1995年A01期
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