基于粗糙集的專家系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文提出了一種基于粗糙集理論的專家系統(tǒng)模型.該模型在知識獲取階段引入知識過濾器,根據(jù)知識依賴度的變化對采集的知識進行評價和分類.該系統(tǒng)還在知識庫構(gòu)造階段引入知識重構(gòu)機制,對原有的知識庫進行精簡和重構(gòu).這種方法不僅消除了知識庫中的冗余屬性,還對屬性值空間進行合理劃分,對整個系統(tǒng)的性能有明顯的改善效果.該文還在故障診斷專家系統(tǒng)的基礎上,引入粗糙集理論,并以信息系統(tǒng)屬性值表為主要工具,對專家系統(tǒng)中的規(guī)則進行約簡,并剔除不必要的屬性,揭示了故障

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