基于改进k-means的案例检索优化算法

摘要：

在故障诊断研究领域,基于案例推理CBR (Case--Based Reasoning)是最新崛起的基于知识的诊断方法；对于CBR系统案例检索是一个关键问题；准确、快速地获得目标案例的解决方案对CBR系统至关重要；文章使用数据挖掘中的聚类算法k-means,对案例知识库建立多级索引提高检索速度,优化案例检索算法；最后以具体实例进行分析,验证了此法的可行性与优越性,结果表明该法具有一定的实用性和推广价值.

关键词：CBR、案例检索、聚类、多级索引

所属期刊栏目：21

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-01-20（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：1933-1934,1949