| 基于智能聚类的复杂案例匹配研究 |
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| 引用本文： | 章宁 革仞初. 基于智能聚类的复杂案例匹配研究[J]. 计算机科学, 2002, 29(4): 75-78 |
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| 作者姓名： | 章宁 革仞初 |
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| 作者单位： | 北京理工大学管理与经济学院,北京,100081 |
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| 摘 要： | 案例匹配在基于案例的推理(CBR)中非常关键,直接影响到CBR系统的有效性和高效性。在某些CBR的应用领域中,案例比较复杂,案例匹配的实现也比较困难,匹配结果的准确性和匹配速度都难以保证。本文提出的基于智能聚类的复杂案例匹配方法,为提高匹配结果的准确性和匹配速度提供了一条良好的途径。1 复杂案例的集合表示一般来说,复杂案例可以分解成多个组成部分,各部分又可以分解成更小的组成部分。如果将这种组成关系用层次来描述,那么复杂案例位于层次的第一层,其组成部分位于第二层,更小的组成部分位于层次中的更低层。显然,仅仅用一组
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| 关 键 词： | 模糊集 模糊数学 隶属函数 智能聚类 案例匹配 神经网络 推理 |
Complex Case Retrieval Based on Intelligent Clustering |
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