基于微粒群的案例推理方法研究
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1. 大连理工大学电信学院
2.

作者简介:

韩敏

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基金项目:

国家科技支撑计划资助项目;国家重点基础研究发展计划(973)


Research of CBR based on particle swarm optimization
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    摘要:

    距离测度是案例检索的关键问题, 它直接影响案例检索精度. 针对距离测度进行研究, 提出一种基于微粒群
    方法的自学习距离测度, 并将该自学习距离测度引入案例推理中, 使案例推理在处理由相关属性表述的案例时有了
    合理的解决方法, 从而扩展了案例推理的应用范围. 最后, 利用实际数据与UCI 数据对基于新距离测度的案例推理技
    术进行了仿真实验, 实验结果表明, 与其他方法相比,该方法可以提高案例检索的准确性.

    Abstract:

    Distance measure is the key issue in case-based reasoning(CBR), which influences the accuracy of case retrieval
    directly. For distance measure, a learning distance measure based on particle swarm optimization is proposed. The application
    range of CBR is extended by introducing leaning distance measure into CBR technology for the first time, which makes CBR
    technology have reasonable method to deal with the cases with correlative attributes. Finally, the simulation is conducted
    with real data and UCI data. The result shows that, compared with the other methods, this distance measure improves the
    accuracy of case retrieval.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩敏 沈力华.基于微粒群的案例推理方法研究[J].控制与决策,2011,26(4):637-640

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  • 收稿日期:2010-02-01
  • 最后修改日期:2010-04-15
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2011-04-20
  • 出版日期:
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