10.3321/j.issn:1002-8331.2006.13.052
基于粗糙集和相似度量的CBR检索方法
检索是CBR中的关键技术,直接影响到范例推理的效率和质量,该文提出先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,这种检索方法检索效率高.同时给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性.
粗糙集、属性离散化、范例推理、知识表达系统、相似度量
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TP311(计算技术、计算机技术)
南京航空航天大学校科研和校改项目04G52042
2006-06-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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