基于事例的推理循环中人工神经网络和遗传算法的4种应用模型

被引:13
作者
王玉
邢渊
阮雪榆
机构
[1] 上海交通大学模具CAD国家工程研究中心
关键词
基于事例的推理; 人工神经网络; 遗传算法;
D O I
10.16183/j.cnki.jsjtu.2003.02.015
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
从理论上研究了人工神经网络 (ANN)模型和遗传算法 (GA)在基于事例的推理 (CBR)循环中的应用 .针对 CBR循环中遇到的共性技术问题 ,即事例的检索与修改 ,提出了 4种应用模型 :基于神经网络自适应共振 (ART1 )、自组织特征映射 (SOFM)模型的事例聚类 ,基于反向传播神经网络 (BPN)模型的事例相似度计算 ,基于 GA的最近邻检索法 (K- NN)特征权值优化以及基于 GA和 BPN的事例自动修改 .讨论并建立了各种模型的算法 .对提高 CBR实际应用时事例的检索效率与质量具有指导作用 .
引用
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共 2 条
  • [1] Case-based reasoning supported by genetic algorithms for corporate bonding rating. Shik K,Han I. Expert Systems With Applications . 1999
  • [2] Case-based reasoning is a methodology not a technology. Waston I. Knowledge Based Systems . 1999