新的屬性或概念，并將那艾實驗室儀器這些新的屬性或概念加 入知 識庫 中，使 知識 得到 增強，這個 過程 稱為 構造性的歸納。這類學習系統一般是為專門的領域開發的，不能直接用于其他領域，故可以 稱為論域專用學習。這類系統的學習策略不僅有實例學習，而且有類比學習、觀察與發現學 習。其典型的代表例子有 Ｍｅｔａ－ＤＥＮＤＲＡＬ（Ｂｕｃｈａｎａｎ和 Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ，１９７８）和 ＡＭ（Ｌｅｎａｔ， １９８３）。 ４． 連接學習的研究 這一階段始于２０世紀８０年代中期。這一階 段由于 神經 網絡 研究的 重新 興起，使 得連 接機制學習的研究東山再起。當年從事神經元模型研究的學者們，經過十多年的潛心研究， 克服了神經元模型的局限性，提出了多層網絡的學習

算法，從而使機器學習進入了連接學習 的研究階段。連接學習是一種以非線性大規模并 行處 理為主 流的 神經 網絡研 究，該研 究目 前仍在繼續進行之中。 ６．１．４ 機器學習的主要策略 學習過程與推理過程是緊密相連的，學習 中使 用的 推理方 法稱 為學 習策略。 學習 系統 中推理過程實際上就是一種變換過程，它將系 統外部 提供 的信息 變換 為符合 系統 內部 表達 的新的形式，以便對信息進行存儲和使用。 這種變 換的 性質 決定了 學習 策略的 類型。 幾種 基本策略是：機械學習、傳授學習、演繹學習、類比學習和歸納學習。歸納學習又分為實例學 習、觀察與發現學習。人類的學習往往同時使用多種策略。這里劃分不同的策略，不僅是為 了介紹不同的方法，而且是便于設計學習系統。雖然現有的學習系統還只使用單一的策略， 但多種策略系統將是未來研究發展的目標。 （１） 機械學習 ２１４ 第六章 機 器 學 習 機械學習又稱記憶學 習，是最 簡單 的學 習 策略。這 種 學習 策略 不 需要 任 何推 理 過程。 外面輸入知識的表示方式與系統內部表示方式完全一致，不需要任何處理和變換。 （２） 傳授學習 傳授

學習又稱指導式學習或指點學習。在使 用傳授 學習 系統 時，外界輸 入知 識的 表達 方式與系統內部表達方式不完全一致，系統在 接受 外部 知識時，需 要一 點推理、翻 譯和 轉化 工作。 （３） 演繹學習 在演繹學習中，學習系統由給定的知識進行演繹的保真推理，并存儲有用的結論。這種 策略近幾年才作為一種獨立的學習策略。演繹 學習 包括知 識改 造、知識編 譯、產生 宏操作、 保持等價的操作和其他保真變換。 （４） 歸納學習 歸納學習是應用歸納推理進行學習的一類 學習 方法。按 其有 無教師 指導，可 以分 為實 例學習及觀察與發現學習。 ① 實例學習 實例學習又稱為概念獲取，它是通過向學習者提供某一概念的一組正例和反例，使學習 者從這些正反例中歸納推理出概念的一般描述，這個 描述 應能解 釋所 有給定 的正 例并 排除 所有給定的反例。這些正反例是由信息源提供的，信息源可能是已經知道概念的教師，也可