【摘 要】
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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
【机 构】
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西安通信学院研究生管理大队,中国酒泉卫星发射中心指挥通信室,西安通信学院军用光纤通信教研室
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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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