《機器發現的多策略模型及其套用》是依託中國科學技術大學，由蔡慶生擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：機器發現的多策略模型及其套用
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：蔡慶生
- 依託單位：中國科學技術大學
- 批准號：69675016
- 申請代碼：F0603
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：1997-01-01 至 1999-12-31
- 支持經費：8（萬元）
中文摘要
機器發現的研究是人工智慧研究中的一個前沿與探索性課題，具有重要的理論價值和廣闊的套用前景。在本課題研究過程中，我們堅持理論與實際相結合的原則。在KDD理論研究中，對分類、聚類、關聯規則、序貫模式、數據約簡、時態數據知識發現、不完全數據知識發現以及文本數據知識發現等多個方面進行了較為深入的研究；在機器學習理論方面主要對多層強構造學習理論、類比學習、遺傳算法、並行學習算法等進行了研究；在agent理論方面主要對agent形式化、協作學習等進行了研究。同時在套用上完成了KDD工具等三個系統。在國內外重要核心刊物和會議上發表了三十餘篇論文。此外，本課題研究培養了四名博士和四名碩士。
