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应用函数双向S-粗集理论实现参考模式和测试模式的动态模式匹配．用Bellman原理的动态规划算法实现全局约束定义下的Levenstein距离的计算，以此确定出参考模式和测试模式的距离测度，有明显降低计算复杂度的效果，并以无纸考试系统非标准化试题的智能评分为例进行说明。
基于函数S-粗集的Bellman原理优化算法在知识测度的应用
【摘 要】
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应用函数双向S-粗集理论实现参考模式和测试模式的动态模式匹配．用Bellman原理的动态规划算法实现全局约束定义下的Levenstein距离的计算，以此确定出参考模式和测试模式的距离
【机 构】
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三明学院数学与计算机科学系
【出 处】
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三明学院学报
【发表日期】
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2008年4期
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