基于改进k-means的案例检索优化算法

• 作者: 袁文铎
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: CBR 案例检索 聚类 多级索引
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1933-1934,1949
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

在故障诊断研究领域,基于案例推理CBR (Case--Based Reasoning)是最新崛起的基于知识的诊断方法；对于CBR系统案例检索是一个关键问题；准确、快速地获得目标案例的解决方案对CBR系统至关重要；文章使用数据挖掘中的聚类算法k-means,对案例知识库建立多级索引提高检索速度,优化案例检索算法；最后以具体实例进行分析,验证了此法的可行性与优越性,结果表明该法具有一定的实用性和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁文铎		8	5	1.0	2.0