【摘 要】
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提出了一种基于CBR的特征属性权重选取与自修正方法,即通过构建历史权重案例库和相似性检索得到与目标权重最相似的权重来完成权重的选取,并对相似权重与目标权重进行差异性
【机 构】
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福州大学福建省空间信息工程研究中心
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提出了一种基于CBR的特征属性权重选取与自修正方法,即通过构建历史权重案例库和相似性检索得到与目标权重最相似的权重来完成权重的选取,并对相似权重与目标权重进行差异性分析,基于差异属性集对案例库进行聚类分析,再从聚类结果中检索出与相似权重最相近的权重,以实现权重的自修正。以突发大气环境污染事故案例推理为例,对该方法进行了试验,结果表明此方法能充分借鉴以往的特征属性权重分配经验,较好地解决了特殊环境下的复杂特征属性权重选取与调整问题。
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