1) class-incremental learning
类增量学习
1.
Study on weighted class-incremental learning algorithm for support vector machines;
支持向量机加权类增量学习算法研究
2) incremental learning
增量学习
1.
A sort of support vector machine incremental learning algorithm based on clustering;
一种基于聚类的支持向量机增量学习算法
2.
Application of incremental learning algorithm ofdecision tree to fault diagnosis;
一种决策树增量学习算法在故障诊断中的应用
3.
The incremental learning algorithm of support vector machine based on β factor;
基于β因子的支持向量机增量学习算法
3) Incremental learning
增量式学习
1.
Improved algorithm for incremental learning based on rough sets theory;
一种基于粗集理论的增量式学习改进算法
2.
Improved incremental learning algorithm based on rough sets theory;
一种改进的基于粗糙集的增量式学习算法
3.
A kind of incremental learning method based on rough sets is proposed here in rules induction system to acquire rule knowledge database.
将Rough集理论应用于规则归纳系统,提出了一种基于粗糙集获取规则知识库的增量式学习方法,能够有效处理决策表中不一致情形,采用启发式算法获取决策表的最简规则,当新对象加入时在原有规则集基础上进行规则知识库的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规获取算法。
4) chunking incremental learning
块增量学习
5) incremental active learning
主动式增量学习
1.
Firstly, an SVM-based incremental active learning method is performed to adapt users parameters of strokes.
提出一种在线草图识别用户适应性解决方法 ,该方法分别采用支撑向量机主动式增量学习和动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别 支撑向量机主动式增量学习方法通过主动“分析”用户增量数据 ,并根据用户反馈从中选择重要数据作为训练样本 ,可有效地鉴别用户手绘笔划特征 ,快速地识别用户输入笔划 动态用户建模技术则采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程 ,有效捕捉用户的复杂图形手绘习惯 ,进而利用模糊匹配在草图绘制过程中预测和识别复杂图形 实验表明 :该方法具有很好的效果 ,为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供参
补充资料：类属学习
类属学习
subordinate learning
类属学习(sub。rdinate learning)类属是指在命题学习或概念学习中，把新知识归属于原有认知结构的某一适当部位并使之相互联系的过程。通过这一过程而获得一定意义的学习，就叫做类属学习。它可以区分为两种:(l)派生类属学习。在这种学习中，新知识是认知结构中原有知识的派生物，或者是原有概念的特例，或者是原有命题的例证，是从原有的具有更高包摄性和概括性的概念或命题中派生出来的。例如，认知结构中已有“具有光泽、延展性、易导电、传热等性质的物质是金属”这一知识，当学习新知识“锰”时，只要知道“锰”是“金属”中的一种，便会获得“锰也具有光泽、延展性、易导电、传热等性质”这意义。可见，“锰”这一新知识是从原有知识“金属”派生出来的。(2)相关类属学习。在这种学习中，新知识类属于原有的具有较高概括性的概念或命题，由于二二者的相互作用，使原有的概念或命题得到扩展、深化、修饰或限定，使新知识获得意义。例如，过去己经知道“挂国旗是爱国行动”，现在学习一个新命题:“保护燃料是爱国行动”。新命题类属于原有的“爱国行动”中，结果新命题获得意义，原有的“爱国行动”被扩展或深化。在这一学习中，新命题一与具有较高概括性的类属者(’’爱国行动，’)结合，发生相互作用。但新命题的意义并未完全蕴含在“爱国行动”之中，也不能为其所代表。 (成立夫撰{巫国审)
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参考词条