摘要：通过定义单边三角形模糊数空间上的一种全序关系,提出了属性取值为单边三角形模糊数的决策树学习算法.作为ID3算法在单边三角形模糊数意义下的推广,算法通过一种分割信息熵的极小化来选取扩展属性.通过非平稳割点的分析,减少了分割信息的计算次数,使算法的效率得到了提高.

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