| 案例特征权重自动学习方法研究 |
| |
| 引用本文： | 任海涛,李茹.案例特征权重自动学习方法研究[J].电脑开发与应用,2004,17(3):4-6. |
| |
| 作者姓名： | 任海涛 李茹 |
| |
| 作者单位： | 山西大学,太原,030006 |
| |
| 基金项目： | 国家 8 6 3高技术研究发展计划项目 (2 0 0 1AA115 4 6 0 )资助 |
| |
| 摘 要： | 重点讨论了基于案例推理中特征权重的自动学习方法。通过认真分析现有的一种利用粗糙集理论进行权重自动学习的算法 ,指出了该算法中存在的一些问题 ,最后提出了一种改进的权重自动学习算法 ,并通过实例对两种算法进行了比较
|
| 关 键 词： | 特征权重 案例检索 案例推理 相似度 粗糙度 |
| 修稿时间： | 2003年11月20 |
Study on Weight Auto-learning Method of Case Feature |
| |
| Abstract: | This paper mainly discusses the feature weight autolearning method for casebased reasoning.Through discussing and analyzing an existed method of weight autolearning by using the rough set theory,some existed problem in which are pointed out and an improved weight autolearning algorithm is proposed,and two algorithms are compared by example. |
| |
| Keywords: | feature weight case retrieval casebased reasoning similar degree rough set |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
