基于决策逻辑的增量学习算法研究
| 第1章 引言 | 第1-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·增量学习的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 决策逻辑语言简介 | 第15-23页 |
| ·决策表 | 第15-16页 |
| ·决策逻辑语言 | 第16页 |
| ·决策逻辑的语法与语义 | 第16-18页 |
| ·决策逻辑的语法 | 第16-17页 |
| ·决策逻辑的语义 | 第17-18页 |
| ·决策规则和决策算法 | 第18页 |
| ·决策规则 | 第18页 |
| ·决策算法 | 第18页 |
| ·协调算法的约简 | 第18页 |
| ·决策规则的约简 | 第18-19页 |
| ·极小决策算法 | 第19-20页 |
| ·完备极小决策算法 | 第20-23页 |
| 第3章 基于决策逻辑的增量学习理论分析 | 第23-33页 |
| ·新增样例的分类 | 第23-24页 |
| ·理论分析 | 第24-33页 |
| ·新增巩固样例 | 第26-27页 |
| ·新增全新样例 | 第27页 |
| ·新增部分矛盾样例 | 第27-29页 |
| ·新增完全矛盾样例 | 第29-33页 |
| 第4章 算法设计及算法复杂性分析 | 第33-39页 |
| ·算法设计 | 第33-34页 |
| ·经典的非增量学习算法描述 | 第33页 |
| ·ILABDL算法设计 | 第33-34页 |
| ·算法复杂性分析 | 第34-39页 |
| ·在模型S中求M的算法复杂性分析 | 第34-35页 |
| ·求模型S的一个约简 | 第34-35页 |
| ·求规则的约简 | 第35页 |
| ·求Fφ的一个约简 | 第35页 |
| ·经典非增量算法求M'的复杂性 | 第35页 |
| ·ILABDL求M'的复杂性 | 第35-39页 |
| 第5章 实验设计与实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·实验环境 | 第39页 |
| ·实验方案 | 第39-40页 |
| ·测试结果与分析 | 第40-41页 |
| 第6章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第41页 |
| ·今后的工作 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 发表文章目录 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 个人简况及联系方式 | 第50-51页 |
| 承诺书 | 第51页 |
