论文部分内容阅读
知识表达和知识获取是AI研究中所要解决的主要问题之一，产生式规则是专家系统最常用的一种知识表达方法。如果把知识获取理解为机器学习过程，那么许多模式识别技术可以用来获取专家系统所必需的知识。该文讨论树分类器在产生式规则获取中的应用。众所周知，树分类器的有效性取决于特征的择优排序（构造各级树节点）和连续型特征的量化（构造树的各级分支），因此，为了便于构造树分类器，该文提出样本筛选的最大最小区间分割法和最多正确分类样本特征选择法。（本刊录）