本文選題：因素空間 + 因素庫�。� 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：為解決由訓(xùn)練樣本局限性導(dǎo)致因素分析法中測試樣本錯(cuò)誤識(shí)別和無法識(shí)別的問題,進(jìn)一步提高因素庫對(duì)樣本信息的利用,采用樣本培育的方法,對(duì)離散決策表的修煉培育作了具體表述:利用初始訓(xùn)練得到的規(guī)則集對(duì)新增樣本進(jìn)行測試,加入反饋機(jī)制,對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行多重訓(xùn)練,直至初始測試準(zhǔn)確率不變.研究結(jié)果表明:樣本培育方法能及時(shí)地用新增訓(xùn)練數(shù)據(jù)改寫推理規(guī)則,更好地實(shí)現(xiàn)樣本信息的利用價(jià)值.
[Abstract]:In order to solve the problem that the limitation of training sample leads to the problem of false identification and unidentifiable of test sample in the method of factor analysis, the method of sample cultivation is adopted to further improve the utilization of sample information in factor database. The training of discrete decision table is described in detail: the new samples are tested by the rule set of initial training, and the feedback mechanism is added to train the training set until the accuracy of initial test remains unchanged. The results show that the new training data can be used to rewrite the reasoning rules in time, and the value of sample information can be better realized.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)理學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)智能工程與數(shù)學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61350003,71371091) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究一般項(xiàng)目(L2014133)
【分類號(hào)】：O213

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本文編號(hào)：1814315