《表1 E-LEM2算法的步骤》

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《基于改进变精度贝叶斯粗糙集的感性知识获取》

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本文基于顺序覆盖策略（sequential covering strategy，SCS）[13]，探索一种快速的并能有效避免组合爆炸的感性规则提取算法.SCS的基本思想是:学习并构建一条覆盖最多训练对象的规则，从训练域中移除该规则所覆盖的所有对象；如此迭代学习并逐步构建规则集，直至实现对整个训练域的覆盖.该策略已被广泛应用于AQ算法族，CN2，LEM，LEM2，IREP，RIPPER等一系列著名的规则学习算法[13].本文所提出的感性规则提取算法受LEM2[14]算法形式所启发，故简称为扩展的LEM2算法（E-LEM2）.E-LEM2算法旨在改进VPBRS方法的第二阶段，即规则提取.因此，VPBRS方法的第一阶段计算得到的近似区域将作为E-LEM2算法的输入.以正区域为例，以伪代码的形式对E-LEM2算法进行说明，见表1.