【摘 要】
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该文系统地研究了在模糊环境下的机器学习重要分支—示例学习理论、算法及其应用.以Zadeh的模糊集理论为基础,该文建立的示例学习模型吸收处理了存在于人类思维、感觉、认知
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该文系统地研究了在模糊环境下的机器学习重要分支—示例学习理论、算法及其应用.以Zadeh的模糊集理论为基础,该文建立的示例学习模型吸收处理了存在于人类思维、感觉、认知、推理过程中的不确定性,使得归纳出的知识其表示形式更贴近于人类自然语言,从而为专家系统中不精确知识的自动获取提供了一种行之有效的途径.该文首先研究了模糊信息(不确定信息)的度量,然后讨论了如何根据示例提供的数据信息提炼出自然语言术语,而后在模糊环境中就示例学习的几种最主要的方法决策树归纳学习、决策表简化学以及扩张矩阵示例学习的理论、算法进行了深入研究,最后讨论了模糊示例学习在储层流体识别中的应用.
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