【摘 要】
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决策需要知识,目前的智能系统因知识获取瓶颈而发展缓慢.运用机器学习、统计理论和数据库等多个学科理论的成果,分析专家的决策实例,从中挖掘蕴藏的专家经验,是目前技术条件
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决策需要知识,目前的智能系统因知识获取瓶颈而发展缓慢.运用机器学习、统计理论和数据库等多个学科理论的成果,分析专家的决策实例,从中挖掘蕴藏的专家经验,是目前技术条件下研究的热点.决策实例数据的复杂性和以往挖掘方法的局限性,导致多种方法的复合成为智能系统发展的方向,并促进新型的信息处理方法的诞生.粗集作为一种处理不确定、不精确数据的数学工具,从新的角度认识知识,特别值得注意的是它与其它软件计算方法有很强的集成能力.此种背景下,基于粗分析的智能决策就成为决策学科的一个前沿问题.同时必须看到,粗集还是一个发展中的新生事的,在许多方面的研究仍是开放问题.这些问题的解决,是扩大粗集实用化的基石.该文正是以此为契机,就粗分析为中心的几个关键问题进行了深入的研究.
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