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第1章 解释学习概述1

1.1 机器学习1

1.2 解释学习10

1.3 我们的工作28

第2章 可操作性30

2.1 可操作性的提出30

2.2 可操作性的研究31

2.3 可操作性的讨论36

2.4 EBL可操作性的模糊集描述及计算37

2.5 讨论41

第3章 数字概括42

3.1 数字概括的目标分解法42

3.2 数字概括的效用分析47

第4章 领域理论54

4.1 不完善领域理论问题的分类与表示(一)54

4.2 不完善领域理论问题的分类与表示(二)61

4.3 不完善领域理论的知识求精66

4.4 基于多例多概念的领域理论修正方法73

4.5 克服领域理论不完全问题的学习方法CE77

4.6 多策略、交互式的知识求精系统MS/I-KRS86

第5章 效用问题100

5.1 效用分析100

5.2 效用提高策略104

5.3 进一步研究的课题122

第6章 解释学习算法的扩充123

6.1 模糊概念的学习123

6.2 概念层次中的多策略学习128

6.3 增量式的解释学习130

6.4 算法分析与改进136

6.5 有噪声的学习算法141

第7章 专家判断规则的获取方法146

7.1 引言146

7.2 专家决策认知模型MBH146

7.3 Polynome系统148

7.4 IAMBH系统149

参考文献156

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