基于粗糙集的归纳推理检索方法

摘要：

归纳推理检索是基于事例排理(CBR)中常用的检索方法之一,是基于ID3算法的检索方法.文章在基于事例推理方法的背景下论证了事例的属性的重要性和冗余之间的关系,并在此基础上从属性相对于其属性的重要性角度来构造启发函数.和ID3算法相比较,该算法不但降低了计算复杂性,而且在一定程度上可以消除样本中的噪声,使归纳推理检索方法的检索效率有所提高.

关键词：基于事例推理、归纳推理检索、决策树、粗集、重要度

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家博士研究生科研项目1999014104

在线出版日期：2003-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：23-24,105