【摘 要】
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机器学习是人工智能的核心组成部分。关系学习作为机器学习的一种新方法,主要致力于寻找学习任务内部之间的关联来找出相应的学习规则。动态模糊谓词逻辑关系是处理动态模糊
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机器学习是人工智能的核心组成部分。关系学习作为机器学习的一种新方法,主要致力于寻找学习任务内部之间的关联来找出相应的学习规则。动态模糊谓词逻辑关系是处理动态模糊关系的理论基础之一。因此,本文针对动态模糊关系问题,运用动态模糊谓词逻辑的方法来研究关系学习问题。取得的成果主要包括:(1)提出了动态模糊矩阵表示的基本概念以及动态模糊矩阵的运算性质,包括动态模糊矩阵的乘积以及乘积性质。(2)提出了动态模糊谓词关系学习新方法,它能够解决未知信息缺乏情况下的学习问题。(3)实现了一个简单的人脸识别系统,用动态模糊谓词关系学习算法提高了该系统的学习能力。通过本文的研究以及实验,证实了用动态模糊谓词关系来处理学习问题的可行性,并且取得了良好的效果。
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