该文综述布尔分类器与可解释人工智能研究，涵盖决策树可懂性差距、DNF-Net神经网络、基于布尔公式的分类模型、整数规划框架、两级布尔规则学习、树生成模型、布尔规则分类、可解释二层神经网络、交互式可视化标定及规则决策回归模型，旨在平衡准确性与可解释性。