语言值选取在模糊决策树归纳学习中的重要性

摘要：

该文讨论了示例学习中有关连续值的模糊化问题，并在此基础上引入了模糊决策树归纳学习算法。通过示例比较，指出：进行连续值模糊化时，模糊语言值的选取对未知样本的分类结果具有相当的影响，它是模糊决策树归纳学习过程中重要而不可忽视的环节。

关键词： 示例学习 语言值 模糊决策树 模糊规则

作者: 花强 黄冬梅

作者单位: 河北大学数学系(保定) 河北农业大学基础部(保定)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届全国模糊系统理论及应用学术会议

会议地点: 保定

会议语种:中文

页码: 586～591

在线出版日期: 1998-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）