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章在对可观测性无关项相关问题进行研究的基础上，给出了通过计算逻辑网络中门的可观测无关项，得到最大允许函数集，依此来消除网络中冗余门，进行逻辑设计优化的方法；同时对已有算法做了一定改进，以适用大输入和输出变量逻辑网络的优化。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于属性重要性和依赖性相结合的GENRED_GROWTH属性约简算法.并通过CUI机器学习数据集测试实验,验证了该算法的有效性. 相似文献
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文章在对可观测性无关项相关问题进行研究的基础上,给出了通过计算逻辑网络中门的可观测无关项,得到最大允许函数集,依此来消除网络中冗余门,进行逻辑设计优化的方法;同时对已有算法做了一定改进,以适用大输入和输出变量逻辑网络的优化。 相似文献
