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文檔簡(jiǎn)介
1、案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)技術(shù)是人工智能領(lǐng)域重要的一種推理技術(shù),被廣泛應(yīng)用于缺乏完備和健全的理論、但又可獲得豐富經(jīng)驗(yàn)(案例)的領(lǐng)域。但是單獨(dú)使用基于案例推理的方法解決實(shí)際問題還存在一些困難和缺陷。而其他自然學(xué)科的發(fā)展,如粗糙集、灰色關(guān)聯(lián)分析等理論方法的不斷深入和完善,為案例推理技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用提供了良好的解決方案。
本文簡(jiǎn)單闡述了CBR的工作流程、粗糙集和灰色關(guān)聯(lián)分析理論的基本概念和原理,
2、然后將三者結(jié)合在一起,設(shè)計(jì)了一種基于粗糙集屬性約簡(jiǎn)和灰色相似度計(jì)算的案例檢索模型。首先運(yùn)用粗糙集理論將連續(xù)屬性進(jìn)行離散化處理,然后根據(jù)已有的案例信息計(jì)算出不同條件屬性對(duì)決策屬性的重要度,刪除重要度小的條件屬性,并計(jì)算出各個(gè)保留屬性的權(quán)重系數(shù);接著在相似度計(jì)算時(shí),從灰色關(guān)聯(lián)理論出發(fā)并結(jié)合歐幾里德距離,提出了一種新的相似度計(jì)算方法,計(jì)算不同案例之間的相似度。屬性的約簡(jiǎn)和相似度算法的改進(jìn),提高了檢索的速度和相似度的分辨率。然后本文以一個(gè)天氣情
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