基于可信度阈值优化的案例推理评价分类方法

摘要：

为了提高案例推理(CBR)分类器的性能，提出一种基于可信度阈值优化的CBR评价分类方法。首先，通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算；然后，通过遗传算法(GA)对可信度阈值进行迭代寻优；接着，根据得到的优化阈值将目标案例及其建议解划分为可信集或不可信集；最后，对不可信集按多数重用原则进行分类结论的调整，从而实现可信的CBR评价分类。对比实验表明，改进的可信度评价策略能有效提高分类性能，从而可提高CBR分类器的决策与学习能力。

关键词：案例推理、评价分类、可信度阈值、遗传算法

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61374143；北京市自然科学基金项目4152010

在线出版日期：2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1253-1257