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基于證據(jù)推理的置信規(guī)則庫推理方法（RIMER）已被提出，由此產(chǎn)生了一種新型專家系統(tǒng)—RIMER 專家系統(tǒng)。該專家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型是一個(gè)帶有線性約束的復(fù)雜非線性優(yōu)化模型，傳統(tǒng)優(yōu)化方法求解該類模型有一定困難和局限性。本文結(jié)合梯度法和二分法提出一種新的優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了RIMER 專家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)。采用該算法對(duì)一個(gè)實(shí)例進(jìn)行了訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果令人滿意。訓(xùn)練實(shí)例表明新算法具有簡(jiǎn)單、速度快、收斂精度高等特點(diǎn)。
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