我想使用人工智能的任何技术来利用多个参数对元素进行分类。我已经使用人工神经网络（ANN）进行了分类，取得了不错的效果。现在我的目标是，在不使用我用来训练网络的所有输入参数的情况下，对对象进行分类。也就是说：

假设我已经用10个参数训练了我的网络。随后，我想仅用3个参数（每个实例的参数不同）来测试我的网络。这可以用某种ANN来实现吗，还是有其他系统可以做到这一点？
（显然，数字只是一个例子）

我认为我的问题在很多情况下都是有用的，因为在某些情况下，你可能从过去（在时间上）获得了很多信息，而你希望在未来的时间里对对象进行分类（而你可能无法获得足够的信息）。

回答：

我认为你需要一个推荐系统。这种系统在处理大量不确定（或完全未知）的数据时非常有用。网络和文献中有很多资料很好地解释了这个主题。

编辑：Andrew Ng教授在https://www.coursera.org/course/ml上提供了非常好的解释

根据评论，这里有一些指南：xavier.amatriain.net/PFC/mramirez-recommender.pdfinfolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch9.pdf