| 基于粗糙集的CBR系统案例检索策略 |
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| 引用本文： | 孙岩清,尹树华,林初善. 基于粗糙集的CBR系统案例检索策略[J]. 电讯技术, 2010, 50(5): 23-27. DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2010.05.005 |
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| 作者姓名： | 孙岩清 尹树华 林初善 |
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| 作者单位： | 西安通信学院,研究生管理大队,西安,710106;中国酒泉卫星发射中心,指挥通信室,甘肃,酒泉,732750;西安通信学院,军用光纤通信教研室,西安,710106 |
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| 摘 要： | 针对案例推理系统中案例检索的效率和质量问题,提出一种新的案例检索策略.采用粗糙集进行案例属性约简,完成案例库优化,并计算反映专家经验的属性权重,结合相似度计算和人工神经网络进行不同情况下的案例检索.运用UCI数据集进行了仿真对比,将其用于数字数据网故障诊断系统中,结果表明所提出的策略在不同数据集下均具有较高的检索效率,更加适用于实际CBR系统.
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| 关 键 词： | 基于案例推理 概率神经网络 粗糙集 案例检索 故障诊断系统 |
A Case Retrieval Strategy for CBR System Based on Rough Set |
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| YIN Shu-hua and LIN Chu-shan. A Case Retrieval Strategy for CBR System Based on Rough Set[J]. Telecommunication Engineering, 2010, 50(5): 23-27. DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2010.05.005 |
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| Authors: | YIN Shu-hua and LIN Chu-shan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | case-based reasoning(CBR) probabilistic neural network rough set case retrieve fault diagnosis system |
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