| 发明名称 | 快速学分类方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种快速学分类方法，该方法包括以下步骤：(1)将新样本进行编码；(2)将新样本随机分配到不同的子模块；(3)每个子模块判断是否接收到新样本，是，转步骤(4)；否，则结束；(4)将新样本与子模块种群规则集进行比较，产生匹配规则集合；(5)根据选择机制，从子模块匹配集的可能分类中选出一个子模块分类类别；(6)投票选择一个最终的分类类别输出；(7)比较各个子模块分类类别与该样本实际的分类类别，产生不同的反馈；(8)对于该反馈信息，利用强化学方法更新匹配规则集合中的规则强度；(9)利用遗传算法进化各个子模块种群；(10)重复执行步骤1至8。本发明的优点是学分类快速、准确。 | ||
| 申请公布号 | CN1614630A | 申请公布日期 | 2005.05.11 |
| 申请号 | CN200410065342.8 | 申请日期 | 2004.11.29 |
| 申请人 | 南京大学 | 发明人 | 高阳 |
| 分类号 | G06N3/08;G06F17/00 | 主分类号 | G06N3/08 |
| 代理机构 | 南京苏高专利事务所 | 代理人 | 柏尚春 |
| 主权项 | 1、一种快速学习分类方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)将新样本进行编码；(2)将新样本随机分配到不同的子模块；(3)每个子模块判断是否接收到新样本，是，转步骤(4)；否，则结束；(4)将新样本与子模块种群规则集进行比较，产生匹配规则集合；(5)根据选择机制，从子模块匹配集的可能分类中选出一个子模块分类类别；(6)投票选择一个最终的分类类别输出；(7)比较各个子模块分类类别与该样本实际的分类类别，产生不同的反馈；(8)对于该反馈信息，利用强化学习方法更新匹配规则集合中的规则强度；(9)利用遗传算法进化各个子模块种群；(10)重复执行步骤1至8。 | ||
| 地址 | 210093江苏省南京市汉口路22号南大计算机系 | ||