基于最大熵原理的加權(quán)模糊規(guī)則泛化能力研究.pdf_第1頁(yè)
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1、專家推理系統(tǒng)的泛化能力是指系統(tǒng)識(shí)別訓(xùn)練集合以外樣本的能力，被認(rèn)為是衡量專家推理系統(tǒng)最重要的指標(biāo)。而泛化能力的好壞關(guān)鍵取決于專家推理系統(tǒng)內(nèi)的專家知識(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)通常表現(xiàn)為模糊產(chǎn)生式規(guī)則，它的生成和優(yōu)化是提高專家推理系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。如何提高這種專家推理系統(tǒng)的泛化能力是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)難題?，F(xiàn)存的算法大都通過(guò)減少訓(xùn)練錯(cuò)誤率的方法來(lái)對(duì)模糊產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行精煉，這些方法可以提高訓(xùn)練準(zhǔn)確率，但常常會(huì)出現(xiàn)過(guò)分?jǐn)M和問(wèn)題，從而嚴(yán)重降低專家推理系統(tǒng)的

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