一种基于粗集理论的增量式学习改进算法

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摘要：增量式学习中，当向决策表中增加一个新例子时，为了获得极小决策规则集，一般方法是对决策表中的所有数据重新计算。但这种方法显然效率很低，而且也是不必要的。论文从粗集理论出发，提出了一种最小重新计算的标准，并在此基础上，给出了一个增量式学习的改进算法。谊算法在一定程度上优于传统的增量式学习算法。

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