通过度量蕴含在训练样本中的信息强度，本文提出SLRFD算法将训练集分为置信域和非置信域两部分。在半监督学习过程中，置信域用以将训练样本转化为逻辑规则并对测试样本分配类别标注。基于Armstrong公理系统推导概率函数依赖规则，以便在维数约简过程中保持语义而不牺牲分类性能。证明对应于缺失值的属性冗余性，进而降低了建模的计算复杂度。实验证明了SLRFD优越的概率分类能力。

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