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针对电力通信现场运维的管理需要,在对基于案例推理(CBR)技术研究的基础上,提出了利用BP神经网络改进CBR检索效率的优化方法,实现现场问题诊断的自学习和自成长,有效避免了传统CBR算法存在的相似匹配度不高、收敛速度慢等问题。通过实验仿真结果表明,基于BP神经网络的CBR检索算法具有较高的查全率和查准率,可为现场运维人员提供较为可信的辅助诊断案例,具有较强的实用性。