利用遗传算法进一步优化CBR案例推理模型

• 作者: 沈奇
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 基于案例推理 遗传算法 特征选择 灰色关联分析 优化
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 147-149,193,222
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.02.036

摘要

基于案例推理是近年来人工智能领域内兴起的一种推理技术,推理指标特征的选择一直是该技术的热点和难点.为了在指标选择过程中得到较优的特征子集,本文结合灰色关联度分析和遗传算法优化特征的遴选过程,将灰色关联分析结果作为遗传算法的初始种群进行启发式搜索,一方面可以得到更优特征组合,另一方面有效减少了遗传算法的进化代数,提高了遗传算法运行效率.并基于此,提出优化的GA-CBR案例推理模型.实验结果表明,该模型有效提高了CBR预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈奇	金陵科技学院信息技术学院	22	220	7.0	14.0