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变权值下的最近相邻检索策略
被引:5
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张光前
邓贵仕
论文数:
0
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0
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机构:
大连理工大学系统工程研究所
邓贵仕
王瑾
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机构:
大连理工大学系统工程研究所
王瑾
机构
:
[1]
大连理工大学系统工程研究所
来源
:
计算机工程与应用
|
2003年
/ 11期
关键词
:
基于事例推理(CBR);
最近相邻策略;
事例检索记忆表;
神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
摘要
:
最近相邻策略是基于事例推理(CBR)中常用的检索策略。针对该方法的缺点该文提出了变权值的最近相邻检索,并探讨了变权值带来的问题,在此基础上该文给出了两种解决方法,事例检索记忆表和采用神经网络与最近相邻策略相结合的方法来检索相似源事例,可在变权值的情况下快速地检索出相关的源事例。从而解决了事例库的设计者和使用者之间的由视角不同而产生的矛盾。
引用
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页码:40 / 41+60 +60
页数:3
相关论文
共 4 条
[1]
高级人工智能.[M].史忠植编著;.科学出版社.1998,
[2]
人工智能及其应用.[M].蔡自兴;徐光〓[编著];.清华大学出版社.1996,
[3]
神经系统生理学.[M].唐仲良等编著;.复旦大学出版社.1991,
[4]
人工智能.[M].[美]温斯顿(P·H·Winston) 著;倪光南;周少柏 译.科学出版社.1983,
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