一种改进的基于案例推理的建模算法

• 作者: 万碧君 罗健旭
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基于案例推理 K最近邻算法 聚类 粒子群
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 651-655
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4060字
• 语种: 中文

摘要

基于案例推理的方法是一种基于知识获取的方法,也是一种新型的基于数据驱动的建模方法.基于案例推理的核心是案例检索.针对基于案例推理系统中案例检索工作,本文提出了一种改进的K最近邻回归建模算法.首先,基于聚类思想的最近邻回归算法可以实现对案例库的有效划分,从而提高案例检索质量;其次,针对K最近邻算法中邻居个数的选取问题,采用粒子群算法确定需要的邻居个数,取代传统的依靠经验确定邻居个数K的做法.通过对Mackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗健旭	华东理工大学信息科学与工程学院	22	140	7.0	11.0
2	万碧君	华东理工大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0