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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)的學習訓練模型是一個帶有線性約束的復雜非線性優(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。本文結合梯度法和二分法提出一種新的優(yōu)化算法實現(xiàn)了RIMER 專家系統(tǒng)的自學習。采用該算法對一個實例進行了訓練，訓練結果令人滿意。訓練實例表明新算法具有簡單、速度快、收斂精度高等特點。
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