BRM工具中的構件示例包括規則集、決策表、決策樹和記分卡。
對此，對擁有6個屬*（4個條件和兩個決策屬*）以及102個個體的一致決策表或鄰域值決策表進行處理並生成了約簡的決策規則。
針對分佈式環境下粗糙集理論研究的重要*，引入全局決策表和局部決策表的概念，並提出一種基於垂直分佈的多決策表全局屬*核求解算法。
在您的業務規則中，您將使用決策表來捕獲該費率表。
對粗糙集理論中不相容決策表的約簡問題進行了研究.
並舉例説明，對於不一致決策表，其屬*約簡的代數表示不能用條件信息量來等價表示。
並舉例説明，對於不一致決策表，其屬*的約簡不能用信息熵來等價表示。
這樣可以輕鬆的合併輸入的數據和擴大測試套件的範圍，並在決策表中添加新條件。
一方面分析了動態自主知識獲取問題中的決策表動態約簡問題，確定了在獲得基本最小規則集後動態增加或減少規則的算法。
每一個決策點都可以用一個決策表來指定。
當決策表變得複雜時，一個新的決策表層級就會被創建。
決策表以表格格式來捕獲簡單規則邏輯。
主要用於求解決策表中的相對屬*約簡。
算法通過刪除決策表的核屬*來引入新的衝突，以獲取具有更高適應度的決策規則。
規則組是一種對規則集和決策表進行邏輯分組的組件實現類型。
在決策表中，行和列表示不同的條件，而結果*作由它們的交點來定義。
如圖2所示，決策表在指定，分析和測試複雜邏輯*時起到很重要的作用。
1決策表提供了一個簡單的，可視化的幫助，它可以在知識庫系統中被使用，來高效的執行驗*過程。
為了使決策表有效，必須事先建立角*。
現在應該為您的決策表填入一些條件了！
幾乎所有業界領先的BRM工具都提供的最常用構件是規則和規則集模板、決策表和決策樹。
新的約簡模型將滿足平均決策強度條件的最簡規則集作為最終的約簡結果，解決了不相容決策表約簡結果不一致的問題。
屬*約簡是粗糙集理論研究的一個核心問題，而核屬*的確定往往是決策表中屬*約簡的基礎。
這些規則因為組織易變這一天*所以通常是靈活能變的，而且經常是由一些非常細小的步驟組成，就像決策表同業務需求相關聯一樣。
並在此基礎上，給出了一種決策表的簡化方法，推導出決策規則。
存在兩種類型的業務規則：規則集和決策表。
例如，圖7顯示了一個具有兩個條件和兩個*作的決策表。
針對農村配電網當前運行的特點，構建了基於故障投訴電話信息和遠方終端單元結合的故障定位決策表，並利用粗糙集理論化簡決策表形成了配電網故障定位規則。
特別的，得到了決策屬*只取兩個決策值的決策表，其廣義決策約簡同相對約簡是等價的。
然而由於決策表的*質，決策表中的模板通常只有一個參數，該參數始終是一個*作規則。
定義了決策表在優勢關係下的相容約簡和下近似約簡，優勢關係下的相容約簡是優勢關係下一致決策表約簡的推廣。
通過建立決策表並進行知識約簡，確定相應的評價指標，利用各評價指標的重要度計算出相應的權值。
有了決策表，我們就可以根據測試策略輕鬆的添加和刪除條件。
該方法將CHI值特徵選取和粗糙集理論充分結合，避免了用粗糙集對大規模決策表進行特徵約簡，同時避免了決策表的離散化。
知識約簡後決策表的條件熵等於初始決策表的條件熵。
該方法運用了粗集理論中決策表的一致*水平的概念。
最後，建立了一個利用約簡決策表的距離圖求決策規則的核值及最小決策算法的算法框架。
針對決策表中屬*取值為雜合數據的情況，提出了基於粗糙集理論的屬*約簡算法。
粗糙集理論應用於決策表知識約簡的主要思想是在保持信息系統分類能力不變的前提下，通過尋找最佳知識約簡導出問題的決策和分類規則
決策點列出的條件用來產生通訊的決策表。
蘇格拉底的決策表明瞭歐元區混亂的必然*，而不是情勢突然惡化。
此外，通過對不相容決策表的正區域的決策值和邊界域對原決策表進行分解，得到了一種分佈式增量屬*約簡模型。
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