【摘 要】
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在粗集理论的研究中,关于不确定性条件下知识的获取研究是最重要的内容之一,也是人工智能知识获取研究中的一个难点问题.但如果能够摆脱学习过程中对先验知识的依赖,由数据自
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在粗集理论的研究中,关于不确定性条件下知识的获取研究是最重要的内容之一,也是人工智能知识获取研究中的一个难点问题.但如果能够摆脱学习过程中对先验知识的依赖,由数据自主完成知识的获取过程,无疑将对机器学习理论的发展和应用的推广起到重要的推动作用.在传统的机器学习研究中,人们都借助于部分领域先验知识.在基于粗集理论的知识获取研究中,研究人员同样也没有能够摆脱这种对先验知识的依赖. 该文通过研究决策表和决策规则的不确定性,建立了基于粗集表示、度量和处理不确定性信息和知识的理论.将决策表局部最小确定性作为控制规则生成的阈值,并结合Skowron的缺省规则获取算法,提出了一种不确定性条件下的数据自主式学习模型和方法.
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