新的属性或概念，并将那艾实验室仪器这些新的属性或概念加 入知 识库 中，使 知识 得到 增强，这个 过程 称为 构造性的归纳。这类学习系统一般是为专门的领域开发的，不能直接用于其他领域，故可以 称为论域专用学习。这类系统的学习策略不仅有实例学习，而且有类比学习、观察与发现学 习。其典型的代表例子有 Ｍｅｔａ－ＤＥＮＤＲＡＬ（Ｂｕｃｈａｎａｎ和 Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ，１９７８）和 ＡＭ（Ｌｅｎａｔ， １９８３）。 ４． 连接学习的研究 这一阶段始于２０世纪８０年代中期。这一阶 段由于 神经 网络 研究的 重新 兴起，使 得连 接机制学习的研究东山再起。当年从事神经元模型研究的学者们，经过十多年的潜心研究， 克服了神经元模型的局限性，提出了多层网络的学习

算法，从而使机器学习进入了连接学习 的研究阶段。连接学习是一种以非线性大规模并 行处 理为主 流的 神经 网络研 究，该研 究目 前仍在继续进行之中。 ６．１．４ 机器学习的主要策略 学习过程与推理过程是紧密相连的，学习 中使 用的 推理方 法称 为学 习策略。 学习 系统 中推理过程实际上就是一种变换过程，它将系 统外部 提供 的信息 变换 为符合 系统 内部 表达 的新的形式，以便对信息进行存储和使用。 这种变 换的 性质 决定了 学习 策略的 类型。 几种 基本策略是：机械学习、传授学习、演绎学习、类比学习和归纳学习。归纳学习又分为实例学 习、观察与发现学习。人类的学习往往同时使用多种策略。这里划分不同的策略，不仅是为 了介绍不同的方法，而且是便于设计学习系统。虽然现有的学习系统还只使用单一的策略， 但多种策略系统将是未来研究发展的目标。 （１） 机械学习 ２１４ 第六章 机 器 学 习 机械学习又称记忆学 习，是最 简单 的学 习 策略。这 种 学习 策略 不 需要 任 何推 理 过程。 外面输入知识的表示方式与系统内部表示方式完全一致，不需要任何处理和变换。 （２） 传授学习 传授

学习又称指导式学习或指点学习。在使 用传授 学习 系统 时，外界输 入知 识的 表达 方式与系统内部表达方式不完全一致，系统在 接受 外部 知识时，需 要一 点推理、翻 译和 转化 工作。 （３） 演绎学习 在演绎学习中，学习系统由给定的知识进行演绎的保真推理，并存储有用的结论。这种 策略近几年才作为一种独立的学习策略。演绎 学习 包括知 识改 造、知识编 译、产生 宏操作、 保持等价的操作和其他保真变换。 （４） 归纳学习 归纳学习是应用归纳推理进行学习的一类 学习 方法。按 其有 无教师 指导，可 以分 为实 例学习及观察与发现学习。 ① 实例学习 实例学习又称为概念获取，它是通过向学习者提供某一概念的一组正例和反例，使学习 者从这些正反例中归纳推理出概念的一般描述，这个 描述 应能解 释所 有给定 的正 例并 排除 所有给定的反例。这些正反例是由信息源提供的，信息源可能是已经知道概念的教师，也可