基于伪度量的案例推理改进算法

• 作者: 任明霞 余肖生 宋锦 陈鹏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 案例推理 BP神经网络 度量空间 分类算法 案例重用
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.10.013

摘要

案例推理算法中案例之间的相似度非常关键,它影响着案例推理中最重要的两个部分:案例检索和案例重用.不断有研究尝试设计更合理的度量空间,结合神经网络等技术以改进算法关键阶段.该文采用伪度量作为案例的相似度度量,用神经网络拟合案例之间的度量函数及预测案例相似度,在案例重用阶段用新的公式取代以往的聚类方法,减少了构建匹配池阶段案例的匹配数量,解决以往算法重用阶段聚类方法带来信息过早定值化的问题.新设计由算法直接输出预测结果并判断目标案例的分类.实验验证了该算法在实验数据集上对比案例推理、SVM等准确率提升了2％,对比文献[9]的基于伪度量的案例推理算法平均运行时间减少到2.4％,且在正负样本不平衡数据上表现更优,优化了案例推理的过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鹏		56	206	8.0	12.0
2	余肖生		33	208	8.0	13.0
3	任明霞		2	0	0.0	0.0
4	宋锦		2	0	0.0	0.0