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WDRR:一种带权重的多维案例推理算法

WDRR: A Weighted Multi-dimensional Case-based Reasoning Algorithm

作     者:汪璟玢 胡烜 曾逸群 张燕琴 WANG Jing-bin;HU Xuan;ZENG Yi-qun;ZHANG Yan-qin

作者机构:福州大学数学与计算机科学学院 

出 版 物:《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期:2015年第36卷第3期

页      面:439-444页

核心收录:

学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室开放研究基金项目(201006)资助 2011年福建省科技拥军基金项目(JG2011005)资助 福建省自然科学基金项目(2012J01168)资助 2012年福建省科技拥军基金项目(JG2012003)资助 

主  题:案例检索 案例推理 R树索引 权重 相对向量 

摘      要:案例推理技术已经成为故障诊断、管理辅助决策、专家系统等实现的重要手段.现有的案例推理算法针对海量案例集时,普遍存在检索效率不高问题.设计了一种带权重的多维案例推理算法(Weighted DimensionReduction and R-tree,WDRR),该算法结合案例的多维特征权重,将多维案例降维成二维案例点,并在此基础上建立R树空间索引;案例检索时首先借助R树索引,确定案例的二维点所在,再结合二次权重和K近邻(KNN)算法进行精确过滤,根据相似度阈值输出案例推理的结果,并完成案例学习和索引修正.实验证明该方法针对海量案例集的检索效率和准确率都有较大的提升.

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