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以SAS公司的ECC文本分类软件为基础,开发了一套基于案例推理(CBR)的汽车故障诊断专家系统,并提出一种基于K最邻近算法(KNN)的匹配案例优化算法,对ECC文本分类检索到的案例群进行二次处理,使系统能够提供匹配度更高的案例。在模拟故障测试中,本系统检索出的案例准确,贴合客户需求。
基于CBR和KNN的汽车故障诊断专家系统开发
【摘 要】
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以SAS公司的ECC文本分类软件为基础,开发了一套基于案例推理(CBR)的汽车故障诊断专家系统,并提出一种基于K最邻近算法(KNN)的匹配案例优化算法,对ECC文本分类检索到的案例群
【机 构】
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同济大学,上汽通用汽车销售有限公司
【出 处】
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技术与市场
【发表日期】
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2018年02期
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