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范例推理中基于时序的范例匹配方法模型

A Model of Case Matching Method Based on Time-serial in Case-based Reasoning

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【作者】 章曙光钱权方瑾蔡庆生

【Author】 ZHANG Shu-guang, QIAN Quan,FANG Jin,CAI Qing-sheng(Department of Computer Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230026 , China) Department of Computer and Information Engineering, Anhui Institute of Architecture, Hefei 230022, China)

【机构】 中国科学技术大学计算机科学与技术系中国科学技术大学计算机科学与技术系 安徽 合肥 230026 安徽建筑工业学院计算机与信息工程系安徽 合肥 230022安徽 合肥 230026安徽 合肥 230026

【摘要】 用传统的最近邻检索和匹配算法找到的最相似范例,由于时间的变迁,在实际应用中,该范例的解决方案对于 新问题的解决不一定是最有用的,因而也不是最优的.为了解决这个问题,本文提出了一种基于时序的范例匹配方法模 型,为找到最优相似范例提供了一条有效途径.

【Abstract】 The similarist case which has been found in the existing nearest-neighbor retrieving and matching algorithms is probably useless to solve new problem. It is possibly because in real applications, situation changes as time goes on. To solve the problem,the paper proposes a new model of case matching method based on time-serial in case-basesd reasoning and provides an efficient way of finding the best similar case.

【关键词】 CBR最近邻法时间序列
【Key words】 CBRnearest-neighbortime-serial
【基金】 国家自然科学基金项目(No.60075015)资助
  • 【文献出处】 小型微型计算机系统 ,Mini-micro Systems , 编辑部邮箱 ,2003年04期
  • 【分类号】TP181
  • 【被引频次】24
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