| 一種基于CBR的特征屬性權(quán)重選取與自修正方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：458 K | |
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| 文檔介紹：提出了一種基于CBR的特征屬性權(quán)重選取與自修正方法，即通過構(gòu)建歷史權(quán)重案例庫和相似性檢索得到與目標(biāo)權(quán)重最相似的權(quán)重來完成權(quán)重的選取，并對相似權(quán)重與目標(biāo)權(quán)重進(jìn)行差異性分析，基于差異屬性集對案例庫進(jìn)行聚類分析，再從聚類結(jié)果中檢索出與相似權(quán)重最相近的權(quán)重，以實(shí)現(xiàn)權(quán)重的自修正。以突發(fā)大氣環(huán)境污染事故案例推理為例，對該方法進(jìn)行了試驗(yàn)，結(jié)果表明此方法能充分借鑒以往的特征屬性權(quán)重分配經(jīng)驗(yàn)，較好地解決了特殊環(huán)境下的復(fù)雜特征屬性權(quán)重選取與調(diào)整問題。 | |
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