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模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法，决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β。一般说来，这两个参数的选取依赖于所讨论的领域知识和用户的需要，若选取不当，会对分类结果产生很大影响，从而导致不正确的分类。如何选取这两个参数的值目前尚无较好的方法，仅凭人们的经验而定，该文提出了一种应用遗传算法来优化模糊决策树中参数的方法，旨在为选取参数提供实验方法，同时也为直接选取经验参数提供了一定的实验支撑。