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本文提出利用“锯齿度”（jaggedness）指标刻画 Life-Like 网络自动机规则空间的结构，并将其作为混沌性与敏感性的理论代理，引导启发式规则选择策略。实验表明该方法在分类精度上接近全局最优（差距在 5% 以内），同时相比穷举搜索降低约 90% 的计算开销。