基于粗糙集和相似度量的CBR检索方法

被引：9

作者：

季赛 ^{[1
]}

沈星 ^{[2
]}

沈超 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学计算机科学与技术系

[2] 南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室

来源：

计算机工程与应用 | 2006年 / 13期

关键词：

粗糙集; 属性离散化; 范例推理; 知识表达系统; 相似度量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

检索是CBR中的关键技术,直接影响到范例推理的效率和质量,该文提出先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,这种检索方法检索效率高。同时给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性。

引用

页码：172 / 174

页数：3

共 8 条

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