基本信息

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文档摘要

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基于AFS理论的复杂概念分解及其多领域应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，各领域所面临的数据和概念愈发复杂。从海量的文本信息到高维的图像数据，从复杂的社会经济现象到生物医学中的基因表达数据，如何有效处理和理解这些复杂概念成为众多学科领域亟待解决的关键问题。传统的数学方法和理论在面对这类复杂情况时，往往显得力不从心。例如，在数据挖掘中，经典的聚类算法对于数据中的模糊性和不确定性处理效果不佳，导致聚类结果与实际情况存在偏差；在机器学习领域，传统的特征选择方法难以从高维数据中准确筛选出关键特征，影响模型的性能和泛化能力。

AFS理论作为一种新兴的处理复杂信息的有力工