变权值下的最近相邻检索策略

• 作者: 张光前 王瑾 邓贵仕
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基于事例推理(CBR) 最近相邻策略 事例检索记忆表 神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 40-41,60
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2559字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.11.013

摘要

最近相邻策略是基于事例推理(CBR)中常用的检索策略.针对该方法的缺点该文提出了变权值的最近相邻检索,并探讨了变权值带来的问题,在此基础上该文给出了两种解决方法,事例检索记忆表和采用神经网络与最近相邻策略相结合的方法来检索相似源事例,可在变权值的情况下快速地检索出相关的源事例.从而解决了事例库的设计者和使用者之间的由视角不同而产生的矛盾.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓贵仕	大连理工大学系统工程研究所	98	1916	22.0	41.0
2	张光前	大连理工大学系统工程研究所	19	486	10.0	19.0
3	王瑾	大连理工大学系统工程研究所	1	20	1.0	1.0