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数据样本集是人工智能发展需要的主要要素,所以要求提供的数据样本集,应该是全面的、有效的集合.当所提供的数据样本集残缺不全,会影响人工智能的有效应用.针对此问题,论文提出一种基于粗糙集理论的数据样本集补全方法,能科学的、正确的、有效的补全数据样本集,为提高人工智能的决策推理,铺平了道路.
粗糙集在残缺数据样本中的应用
【摘 要】
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数据样本集是人工智能发展需要的主要要素,所以要求提供的数据样本集,应该是全面的、有效的集合.当所提供的数据样本集残缺不全,会影响人工智能的有效应用.针对此问题,论文提
【机 构】
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鸡西大学安全与环境工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年30期
【基金项目】
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黑龙江省高等教育学会高等教育科学研究“十一五”规划课题（编号：115C-386）
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