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文檔簡介
1、本文的主要研究內容如下： 1.采用基于擴展概念格的方式，首先在每個數(shù)據(jù)源上建立對應的擴展概念格，然后從中提取出所需的分類知識，再加以有效的融合。文中涉及到了兩種方式的知識表現(xiàn)形式：分類規(guī)則和分類子格，和與它們相對應的兩種融合機制。對于這兩種融合機制所得到的分類知識的完備性，都在文中給與了理論證明和實驗驗證。 2.對概念格擴展模型采用預剪枝的策略，來抑制過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)。概念格擴展模型具有較高的模型復雜度，一方面使其能夠對訓練
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