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基于Web的智能查询系统的研究  
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【作者】 屈喜龙;
【导师】 丁志强;
【学位授予单位】 昆明理工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2003
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 昆明理工大学
【网络出版投稿时间】 2003-10-09
【关键词】 CBR系统; 实例库; 实例检索; 相似算法;
【英文关键词】 CBR system; case-base; case-searching; arithmetic of similitude;
【中文摘要】 本文先分析了传统CBR系统存在的某些缺陷，提出了新的CBR系统实现方案和新的CBR算法。那就是把实例库分成使用者实例库和应用实例库，这样，每次检索范例时，根据使用者的不同而检索相应的范例库，从而提高检索速度。 CBR系统中最基本的问题和很难的问题是关于两个实例的相似性的定义，即相似性的度量。传统的CBR系统的相似算法主要采用最近相邻检索法、归纳索引法和知识导引法这3种实例检索策略。这三种实例检索策略比较适合定性属性的实例检索。本文引入语义距离来刻画相似实例中两个对应属性之间的相似程度，采用相似优先比来描述新问题与各个旧实例之间的相似度的顺序。该相似算法采用数学模型来计算，可得到精确的相似度排列顺序。可适用于定量属性、定性属性和混合属性的实例的相似度计算。 最后，为达到软件复用的目的，本人借助了本实验已开发项目的相关成果，以构件形式实现了一个真实的应用系统。
【英文摘要】 The article analyses the flaws in the tranditional CBR system firstly, and brings forward a new approach and arithmetic of CBR system. That is dividing the case-base into urser-base and application-base, every time when search the case-base, we can search the corresponding case-base according the users, which can faster speed of searching. The basic and difficult problem is the definement or measurement of the similitude between two cases. The tranditional CBR system always adopts the...

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