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基于决策算法的残缺数据样本集补全方法
引用本文:胡国华,赵青杉. 基于决策算法的残缺数据样本集补全方法[J]. 计算机工程, 2006, 32(2): 266-267,270
作者姓名:胡国华  赵青杉
作者单位:忻州师范学院计算机系,忻州,034000
基金项目:山西省教育厅资助项目;忻州师范学院校科研和教改项目
摘    要:数据样本集作为人工智能不可缺少的部分,应是全面的,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,针对这一问题,该文提出了一种基于决策算法的数据样本集补全方法,能科学、正确、有效地补全数据样本集。为提高人工智能的决策推理铺平了道路。

关 键 词:决策算法  数据样本集  决策表  化简  粗糙集
文章编号:1000-3428(2006)02-0266-02
收稿时间:2005-03-30
修稿时间:2005-03-30

Solution Based on Decision Algorithm to Solve the Poor Data Bank
HU Guohua,ZHAO Qingshan. Solution Based on Decision Algorithm to Solve the Poor Data Bank[J]. Computer Engineering, 2006, 32(2): 266-267,270
Authors:HU Guohua  ZHAO Qingshan
Abstract:The data bank is the most important factor of artificial intelligent development, so the demanding data bank must be all-round, effective collection. When the offering data bank is poor data bank, it will affect the application of artificial intelligent. To this question, the author brings out one solution to solve the poor data bank basing on the rough sets theory. It can scientifically, correctly, effectively supplement the poor data bank, and can offer greatly help to enforce the application of artificial intelligent.
Keywords:Decision algorithm   Data bank   Decision table   Simplification   Rough sets
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