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内嵌专业知识和经验的机器学习方法探索(一):引导学习的提出与理论基础

尚宇炜; 马钊; 彭晨阳; 武海涛 中国电机工程学报 2017年第19期

摘要:简要介绍机器学习的发展历程,分析了典型机器学习算法的主要特征及局限性。然后,结合电力领域特征,分别从工程实际、研究机理和“知识资产管理”需要3个层面,探讨了电力领域对机器学习方法的要求。在此基础上通过将专业知识和经验进行数学化表示和封装,提出一种嵌入“知识函数单元”的机器学习方法——引导学习,重点研究其理论基础、架构和原理。引导学习的主要特点是结合了领域知识经验和机器学习,提供了一种知识分析与数据挖掘相融合的机器学习范式,探索了人机协同混合增强智能的实现机理和电力知识资产传承管理的可行路线。最后,探讨了需进一步研究的问题。

关键词:引导学习知识经验机器学习人工智能

单位:中国电力科学研究院; 北京市海淀区100192; 华北电力大学; 河北省保定市071003; 浙江天猫技术有限公司; 浙江省杭州市311121

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中国电机工程学报

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