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语言值选取在模糊决策树归纳学习中的重要性

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该文讨论了示例学习中有关连续值的模糊化问题，并在此基础上引入了模糊决策树归纳学习算法。通过示例比较，指出：进行连续值模糊化时，模糊语言值的选取对未知样本的分类结果具有相当的影响，它是模糊决策树归纳学习过程中重要而不可忽视的环节。

花强、黄冬梅

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河北大学数学系(保定)

河北农业大学基础部(保定)

示例学习 语言值 模糊决策树 模糊规则

中国系统工程学会

第九届全国模糊系统理论及应用学术会议

1998-08-01

保定

模糊集理论与应用

586-591

1998