【摘 要】
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该文首先对CBR系统中事例的索引与检索机制进行了研究.在分析了基于示例的学习(Instance- basedLearning,简称IBL)算法的基础上,该文提出了CBR系统中基于IBL算法的索引与检索
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该文首先对CBR系统中事例的索引与检索机制进行了研究.在分析了基于示例的学习(Instance- basedLearning,简称IBL)算法的基础上,该文提出了CBR系统中基于IBL算法的索引与检索机制.在形成概念描述集(concept description,简称CD)时,可以采用不同的训练方法,该文分别采用了IB2算法和动态聚类的方法,并对二者做了实验上的比较.然后,该文对CBR系统中的相似性度量方法进行了研究.CBR系统的相似性度量方法主要使用基于距离的方法.一些先前的距离函数能够很好地处理连续属性值,但是处理符号属性值的效果却不好,而值差分方法(ValueDifferenceMetric,简称VDM)能够合理地计算出符号属性值之间的距离,但它却忽视了连续属性值.该文介绍并分析了三种相似性度量方法,并在此基础上提出了基于FVDM(FlexibleValueDifferenceMetric,简称FVDM)的相似性度量方法.最后,该文通过实验对上述四种相似性度量方法做了详细的分析与比较.实验表明,基于FVDM的相似性度量方法拥有最高的平均测试正确率.
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