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文檔簡介
1、本文的研究工作主要包括以下幾個方面:(1)偏好關系下的最優(yōu)約簡:采用了人工智能領域中解決沖突的辦法—偏好關系,在屬性上加上偏好關系后,約簡在該偏好關系下是有序的,通過對特殊情況的歸納,我們設計了一種特殊的樹,并由此得到了獲取偏好關系下的最優(yōu)約簡的算法.最后,通過在屬性的可缺省性與函數(shù)依賴之間建立對應關系,我們改進了算法,提高了其有效性.(2)粗糙集理論與熵理論:提出了知識熵的概念,從代數(shù)的角度討論了知識熵的性質(zhì),并從粗糙集理論的核心之一
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