| CBR中的检索模型研究 |
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| 引用本文： | 艾芳菊.CBR中的检索模型研究[J].计算机工程与应用,2005,41(19):77-79. |
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| 作者姓名： | 艾芳菊 |
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| 作者单位： | 中国科学院成都计算机应用研究所,成都,610041;湖北大学数学与计算机科学学院,武汉,430062 |
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| 摘 要： | 事例检索模型直接影响基于事例推理(Case-BasedReasoning,CBR)的结果。该文提出了一种将多概念学习的决策树算法、多维加权贴近度法与模糊综合评判法相结合的事例检索模型,并根据事例状态的属性设计了几种隶属度函数。分析了此模型的优缺点,指出了今后的改进方向。
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| 关 键 词： | 基于事例推理 多概念学习的决策树算法 多维加权贴近度 模糊综合评判 |
| 文章编号： | 1002-8331-(2005)19-0077-03 |
Research on Case Retrieval Model in CBR |
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| Ai Fangju.Research on Case Retrieval Model in CBR[J].Computer Engineering and Applications,2005,41(19):77-79. |
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| Authors: | Ai Fangju |
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| Affiliation: | Ai Fangju1,21 |
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| Abstract: | Case retrieval model directly impacts Case-Based Reasoning(CBR).A case retrieval model is proposed,which combines multi-concept-learning decision tree algorithm and multi-dimension weighted similar degree and fuzzy synthesis evaluation.A few membership functions are advanced by attributes of cases. |
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| Keywords: | Case-Based Reasoning(CBR) multi-concept-learning decision tree algorithm multi-dimension weighted similar degree fuzzy synthesis evaluation |
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