自组织决策树的联想记忆在线学习模型

发布时间：2019-03-22 19:02

【摘要】：针对多源数据在线学习环境下的联想记忆建模问题,并综合考虑计算高效性、噪声鲁棒性等目标,提出基于自组织决策树的联想记忆在线学习模型.首先根据模式数据内在结构进行类内信息增强和噪声约简,然后基于信息熵增益的决策树算法对约简后数据进行子域划分,最后通过子域关系学习建模多源数据的联想关系.理论分析模型的学习稳定性.实验表明,文中模型在含噪数据在线分类学习和异联想建模问题上具有优良性能.
[Abstract]:Aiming at the modeling problem of associative memory in multi-source data online learning environment, and considering the goals of high efficiency and noise robustness, an online learning model of associative memory based on self-organizing decision tree is proposed. Firstly, the intra-class information enhancement and noise reduction are carried out according to the intrinsic structure of the pattern data, then the decision tree algorithm based on the information entropy gain is used to divide the reduced data into sub-domains. Finally, the association relation of multi-source data is modeled through the sub-domain relation learning. The learning stability of the theoretical analysis model. The experimental results show that the proposed model has excellent performance in online classification learning of noisy data and modeling of hetero-associative data.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61572236) 江苏省自然科学基金项目(No.BK20130161)资助~~
【分类号】：TP18

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