基于IBL算法的CBR系统中索引与检索机制研究

被引:6
作者
郭茂祖
苏晓红
王亚东
李媛
不详
机构
[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与工程系!哈尔滨
关键词
基于示例学习算法; 基于事例的推理; 概念描述形成算法; 概念描述修改算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.3 [检索机];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
文章介绍了基于示例学习算法IBL的概况,并对其加以改进,提出了一个新的算法IBL-Cluster。它主要由概念描述形成算法和概念描述修改算法构成。在此基础上建立了应用在基于事例的推理系统CBR中的基于IBL算法的索引与检索机制。实验表明新算法IBL-Cluster在存储空间及测试正确率方面均有改善。
引用
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页码:67 / 69+95 +95
页数:4
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计算机研究与发展, 1997, (04) :19-25
[2]   KNOWLEDGE ACQUISITION TOOL FOR CASE-BASED REASONING SYSTEMS [J].
MECHITOV, AI ;
MOSHKOVICH, HM ;
OLSON, DL ;
KILLINGSWORTH, B .
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 1995, 9 (02) :201-212
[3]  
Wastewater Treatment Systems from Case–Based Reasoning[J] . Srinivas Krovvidy,William G. Wee.Machine Learning . 1993 (3)
[4]   INSTANCE-BASED LEARNING ALGORITHMS [J].
AHA, DW ;
KIBLER, D ;
ALBERT, MK .
MACHINE LEARNING, 1991, 6 (01) :37-66