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摘要:
采用基于该神经网络技术的案例推理系统,使用交叉覆盖算法,可以有效地缩减案例的检索时间、减少案例适应性修改、提高推理效率.实验表明该系统易于设计构建,极大地提升了CBR在实际中的应用能力.
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基于神经网络的案例推理医疗诊断
增强神经网络
医疗诊断
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文献信息
篇名 基于多层前馈神经网络的案例推理系统
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 CBR 集成系统 前馈神经网络 交叉覆盖算法
年,卷(期) 2006,(7) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 188-190
页数 3页 分类号 TP183
字数 3745字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.07.066
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑汉垣 龙岩学院计算机科学系 26 83 5.0 8.0
2 李建洋 合肥工业大学计算机网络所 22 283 10.0 16.0
6 刘慧婷 合肥工业大学计算机网络所 12 197 9.0 12.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (163)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (6)
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1989(1)
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2000(3)
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2001(1)
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2006(0)
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2007(1)
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2016(2)
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2017(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
CBR
集成系统
前馈神经网络
交叉覆盖算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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