基于粗糙集和相似度量的CBR检索方法

• 作者: 季赛 沈星 沈超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 属性离散化 范例推理 知识表达系统 相似度量
• 年，卷（期）: 2006,（13）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 172-174
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.13.052

摘要

检索是CBR中的关键技术,直接影响到范例推理的效率和质量,该文提出先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,这种检索方法检索效率高.同时给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈星	南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室	52	392	12.0	17.0
2	季赛	南京信息工程大学计算机科学与技术系	22	136	6.0	11.0
4	沈超	南京信息工程大学计算机科学与技术系	12	67	4.0	8.0