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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时，会影响人工智能的有效应用。针对此问题，文章提出了一种基于粗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。
数据样本集残缺的粗集解决法
【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时，会影响人工智能的有效应用。针对此问题，文章提
【机 构】
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大连理工大学土建学院,大连理工大学理科学与工程研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2003年8期
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