基于案例推理系统中案例检索算法的探索

案例检索是基于案例推理系统的中心环节,目前应用最多的欧氏距离检索算法在实际应用中经常出现计算的相似度结果偏离工程实际的情况。文章利用一种归一化效用函数在最近邻法原理基础上提出一种改进的欧氏距离检索算法。实际工程应用结果说明,这种改进的算法不仅有效,而且简单实用。     

一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法

对于CBR中的案例检索问题,结合经典案例相似度计算方法,对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简,在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上,提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。     

基于改进K-means聚类的案例检索策略

针对目前基于案例推理系统中案例检索存在的问题,根据K-means算法思想,分别设计一个案例聚类算法及案例检索算法。根据K-means算法的不足,对初值选取规则及案例检索算法进行改进。分析基于案例权重的样本案例选取规则,并论述案例聚类算法和检索算法。实验结果表明,该方法能有效提高案例检索效率及案例检索结果的召回率。     

基于最近邻过滤的数据流Skyline算法

在Skyline查询算法中,Lazy算法的数据处理能力较弱。针对该问题,利用最近邻过滤的思想,提出改进的NNSC算法。在预处理阶段,利用欧氏距离定义一个阈值,如果新插入数据对象的欧氏距离大于阈值,提前处理该对象,以提高算法利用率,减少资源的消耗。实验结果证明,NNSC可降低时空复杂度,对于正相关数据,性能提升效果明显。     

案例推理在汽车故障诊断中的应用*

以奇瑞汽车故障诊断为应用背景,研究并开发了一个基于案例推理的汽车故障诊断系统原型,以实现对汽车故障的智能诊断。系统依据故障的特征属性和内容将汽车故障案例进行分类,进而根据最近邻算法对某一种类的案例集进行检索,最后构建了软件原型系统。通过对汽车故障样本案例进行仿真测试,表明了设计思想是合理的,实现方法是有效的。     

基于范例推理中的一种范例匹配方法模型

传统的最近邻检索和匹配算法不一定能找到最优相似范例,本文提出了一种根据范例间数值型属性对应成比例的原则进行范例匹配的方法,它作为原算法的一个补充,为找到最优相似范例提供了一条有效途径.     

基于交叉效率的应急案例检索方法

为了解决应急方案搜索客观性及属性权重确定困难的问题,建立一种基于交叉效率的应急案例检索方法.首先,应用欧氏距离度量目标案例与历史案例的属性相似度;然后,通过数据包络分析中的CCR交叉效率模型测量案例相似度,同时历史案例应急方案的实施效果也应用CCR交叉效率模型进行评估,进而集结案例相似度和应急方案实施效果得到案例的综合评价值,目标案例的应急方案为综合评价值最大的历史案例的应急方案;最后,通过一个高层建筑火灾案例验证所提出方法的可行性和有效性.     

基于SIFT特征的图像检索*

提出一种多尺度图像检索算法,该算法基于SIFT特征提取,它将一幅图像转换成特征向量的集合,图像间的相似距离是通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来实现的.实验结果很好地说明了该算法具有尺度、平移、旋转不变性,一定的仿射、光照不变性以及算法能很好地应用在特定形状特征目标的检索中.     

基于微粒群的案例推理方法研究

距离测度是案例检索的关键问题,它直接影响案例检索精度.针对距离测度进行研究,提出一种基于微粒群方法的自学习距离测度,并将该自学习距离测度引入案例推理中,使案例推理在处理由相关属性表述的案例时有了合理的解决方法,从而扩展了案例推理的应用范围.最后,利用实际数据与UCI数据对基于新距离测度的案例推理技术进行了仿真实验,实验结果表明,与其他方法相比,该方法可以提高案例检索的准确性.     

基于改进的等距离映射算法的人脸识别

针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)空间转换到图像欧氏距离空间;然后计算变换空间中样本的欧氏距离矩阵,并在此基础上构建样本邻域图,得到近似测地距离矩阵;最后采用多维标度(MDS)分析算法构造样本的低维表示。对ORL和Yale人脸数据库降维并结合最近邻分类器进行实验,基于改进算法的识别率平均分别提高了5.57%和3.95%,表明与原算法相比,改进算法在人脸识别中对图像扰动具有较好的鲁棒性。