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1、本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面:(1)偏好關(guān)系下的最優(yōu)約簡(jiǎn):采用了人工智能領(lǐng)域中解決沖突的辦法—偏好關(guān)系,在屬性上加上偏好關(guān)系后,約簡(jiǎn)在該偏好關(guān)系下是有序的,通過對(duì)特殊情況的歸納,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種特殊的樹,并由此得到了獲取偏好關(guān)系下的最優(yōu)約簡(jiǎn)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(duì)應(yīng)關(guān)系,我們改進(jìn)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(shí)熵的概念,從代數(shù)的角度討論了知識(shí)熵的性質(zhì),并從粗糙集理論的核心之一
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