【摘 要】
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概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法，大多从概念相似性的角度出发，往往忽略先验决策信息的影响，造成有效信息的丢失.因此，文中提取先验决策信息，刻画决策重要性，提出基于决策重要度的概念认知学习模型，用于动态环境中的概念归类.首先，通过余弦相似度构造邻域粒，探讨概念认知的渐进过程.然后，面对动态环境，考虑到先验决策信息对后续学习的影响，进一步提出决策重要度和置信度，设计概念分类的计算方法.最后
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.12201284）； 福建省自然科学基金项目（No.2022J05169,B12127）； 闽南师范大学校长基金项目（No.L22130）资助～～；
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概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法，大多从概念相似性的角度出发，往往忽略先验决策信息的影响，造成有效信息的丢失.因此，文中提取先验决策信息，刻画决策重要性，提出基于决策重要度的概念认知学习模型，用于动态环境中的概念归类.首先，通过余弦相似度构造邻域粒，探讨概念认知的渐进过程.然后，面对动态环境，考虑到先验决策信息对后续学习的影响，进一步提出决策重要度和置信度，设计概念分类的计算方法.最后，通过仿真实验验证文中模型的有效性和优越性.
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