基于引入概率的范例匹配新方法

被引:2
作者
史豪杰
邢清华
刘付显
机构
[1] 空军工程大学导弹学院
关键词
范例推理; 范例匹配; 相似度; 引入概率;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
针对范例匹配中的冲突问题,提出了基于引入概率的一种范例匹配新方法,并给出了概率确定、引入以及最终相似度计算的完整理论。首先采用阀值判断过滤范例;然后在模型中引入概率,并通过调整影响因子来改变引入概率对最终相似度的影响;最后计算比较最终相似度得出最优相似范例。实例证明,该方法提高了范例匹配的时效性和准确性。
引用
收藏
页码:62 / 64
页数:3
相关论文
共 6 条
[1]   范例的代数结构及其相似度量的研究 [J].
郑浩森 ;
汤胤 ;
彭宏 ;
郑启伦 .
计算机工程与应用 , 2006, (04) :65-67
[2]   基于归纳技术的范例推理及其应用 [J].
贾瑞玉 ;
倪志伟 .
计算机工程, 2003, (12) :45-47
[3]   范例推理中基于时序的范例匹配方法模型 [J].
章曙光 ;
钱权 ;
方瑾 ;
蔡庆生 .
小型微型计算机系统, 2003, (04) :640-642
[4]   范例库上的知识发现 [J].
倪志伟 ;
蔡庆生 ;
贾瑞玉 .
南开大学学报(自然科学版), 2002, (04) :45-49
[5]  
高级人工智能[M]. 科学出版社 , 史忠植著, 2006
[6]  
The omnipresence of case-based reasoning in science and application[J] . David W. Aha.Knowledge-Based Systems . 1998 (5)