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基于粗糙集的CBR系统案例特征属性优化算法研究
引用本文:万磊,孙继银,王莎莎. 基于粗糙集的CBR系统案例特征属性优化算法研究[J]. 微电子学与计算机, 2008, 25(1): 190-192
作者姓名:万磊  孙继银  王莎莎
作者单位:第二炮兵工程学院,陕西,西安,710025
摘    要:提出了一种基于粗糙集理论和可辨识矩阵的改进型特征属性优化算法。该算法能更好地融入特征属性的背景知识和专家的经验知识,提高了案例检索效率。同时给出了该方法在通信装备故障诊断系统中的应用实例,验证了其有效性和准确性。

关 键 词:案例推理  故障诊断  可辨识矩阵  粗糙集
文章编号:1000-7180(2008)01-0190-03
收稿时间:2007-01-23
修稿时间:2007-01-23

Research of Optimization Algorithm for Case Property of CBR System Based on Rough Set
WAN Lei,SUN Ji-yin,WANG Sha-sha. Research of Optimization Algorithm for Case Property of CBR System Based on Rough Set[J]. Microelectronics & Computer, 2008, 25(1): 190-192
Authors:WAN Lei  SUN Ji-yin  WANG Sha-sha
Abstract:This paper presents an optimization algorithm for case properties based on rough set theory and discernible matrix. The knowledge of context and expert experience can be better syncretized with case properties. This method has high retrieval speed, and the instance for fault diagnosis of communication equipment is made to test the method, running result shows the validity and veracity of the method.
Keywords:case reasoning  fault diagnosis  discernible matrix  rough set
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