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模糊扩张矩阵规则抽取及敏感性研究

2007年 应用技术  成熟应用阶段
  • 成果简介
　　在海量数据中抽取出有共性，对人类有价值的信息，使之对人类的生产或者生活有一定的指导意义。本项目模糊扩张矩阵学习的归纳结果与传统的相比，由于合理地处理了不确定信息，从而有着更强的分类能力及稳健性，使得知识表示的方式更为自然。根据生成不同水平和不同置信度的推理规则，故而提供了一种构造专家系统的有效途径，并可为决策者提供丰富的决策信息。...
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