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通常解释学习（ＥＢＬ）是通过单个实例学习，因而学习获取的概念描述往往带有单个实例自身的特殊性，使概念描述不能准确表示要描述的概念。针对该问题，该文提出了ＥＢＬ中一种智能求精的方法，给出了过程描述及具体算法，通过多重实例来不断提高ＥＢＬ学习概念描述的准确性，这种思想与Ｋｅｄａｒ Ｃａｂｅｌｌｉ等人的ｍＥＢＧ不相同。该文最后简介求精算法实现的系统ＥＢＲＳ。（本刊录）