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基于粗糙隶属函数的规则组合可信度计算与推理 被引量:2

Computation of credit factors for rules and inference based on rough membership function
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摘要 针对离散关系数据库知识发现和不确定性推理问题 ,采用粗糙隶属度函数来确定由粗糙集方法提取规则的可信度因子 ,减少了确定可信度因子的主观因素 ,提高了应用可信度理论进行不确定性推理的可靠性 .针对一医疗诊断的实例给出在结合可信度理论的计算原理之后 。 The issue on knowledge discovery in discrete relational database and non-deterministic reasoning is addressed. Decision rules are extracted using rough set approach and their credit factors are determined by rough membership function so as to diminish subjective influences and enhance the reliability of inference. An example from medical diagnosis is presented for the purpose of illustration.
作者 叶东毅
出处 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2002年第3期294-297,共4页 Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
基金 教育部重点科学技术研究项目 (0 0 185 ) 福建省自然科学基金 (A0 0 10 0 0 9) 福建省教育厅科研基金(JA0 0 144 )
关键词 规则组合 不确定性推理 粗糙隶属度函数 可信度因子 人工智能 粗糙集 可信度理论 non-deterministic reasoning rough membership function credit factors
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