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摘要:
针对一般基于案例属性相似度的案例检索方法在实际应用时存在相似性度量的定义等难点而无法保证高效、准确检索的问题,提出了一种新的案例检索方法.根据粗糙集理论对冷轧负荷分配决策表进行简约以及从简约的决策表数据中发现规则,在此基础上利用发现的规则建立隐层节点数更合理的神经网络模型,以此神经网络模型实现相似案例检索,经在线实验证明,应用该方法可实现快速高效的案例检索,提高了整体智能推理建模的效率和质量.
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文献信息
篇名 冷轧建模中基于粗糙集和神经网络的案例检索
来源期刊 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 案例推理 案例检索 粗糙集 神经网络 冷轧负荷分配
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 电气工程与计算机技术
研究方向 页码范围 709-712
页数 4页 分类号 TP18
字数 3379字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
案例推理
案例检索
粗糙集
神经网络
冷轧负荷分配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
月刊
1008-0562
21-1379/N
大16开
辽宁省阜新市
1979
chi
出版文献量(篇)
6319
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12
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