摩托车智能设计实例推理系统的索引模型

摘要：

为提高实例推理系统中实例检索的效率与质量,提出了基于人工神经网络的实例检索模型.该模型在实例层次组织的基础上,利用自适应共振网络实现对实例的动态分类,以缩小实例搜索的范围.采用前馈型神经网络记忆各实例的索引,以便在缩小的实例范围内快速地提取相似实例,提高检索效率与质量.最后给出了摩托车总体设计过程方案选择的算例,并将检索的结果与基于最近邻法的实例检索结果进行比较分析,结果证明了该模型的有效性.

关键词：摩托车、实例推理、自适应共振理论、前馈神经网络、实例检索

所属期刊栏目：12

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金50375161

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1379-1384,1416