A neural network-like combinatorial data structure for symbolic machine learning algorithms

Naidenova, Xenia; Parkhomenko, Vladimir

Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4582

Title:	A neural network-like combinatorial data structure for symbolic machine learning algorithms
Other Titles:	Нейроподобная комбинаторная структура данных для алгоритмов символьного машинного обучения
Authors:	Naidenova, Xenia Parkhomenko, Vladimir
Keywords:	level-wise algorithm;inferring logical rules from a dataset;neural network-like data structure;knowledge representation
Issue Date:	2013
Publisher:	БГУИР
Citation:	Naidenova, Xenia. A neural network-like combinatorial data structure for symbolic machine learning algorithms / Xenia Naidenova, Vladimir Parkhomenko // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2013) : материалы III Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013г.) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2013. – С. 289 – 294.
Abstract:	A new neural network-like combinatorial data-knowledge structure supporting symbolic machine learning algorithms is advanced. This structure can drastically increase the efficiency of inferring functional and implicative dependencies as like as association rules from a given dataset.
Alternative abstract:	Предложена новая нейроподобная комбинаторная структура данных и знаний, увеличивающая эффективность алгоритмов символьного машинного обучения для вывода различного рода логических правил из данных, таких как импликативные и функциональные зависимости, ассоциативные правила, паттерны, описывающие классы объектов. Все перечисленные зависимости генерируются с помощью одного и того же алгоритма и одной и той же предложенной структуры данных. Данная структура также интегрирует задачи вывода правил и их использования при распознавании образов.
URI:	https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4582
Appears in Collections:	OSTIS-2013

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Naidenova_A.PDF		672.53 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Google Scholar