基于区间属性值补缺的知识管理自学习案例检索机制

发布时间：2017-10-05 22:05

  本文关键词：基于区间属性值补缺的知识管理自学习案例检索机制

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【摘要】：针对知识管理自学习案例检索中存在区间属性以及属性值缺失的情况,提出了基于区间属性值补缺的案例检索机制.首先,运用粗集方法对知识管理自学习案例进行分类,完成初步检索并在分类基础上插补缺失的属性值;而后,利用客观性较强的熵权法完成对确定值和区间属性的权重配置;最后,应用区间灰关联方法实现对知识管理自学习案例的检索功能.算例分析表明,所提出的案例检索方法操作简便、合理有效.
【作者单位】： 郑州大学管理工程系;
【关键词】： 知识管理 案例检索 粗集 熵权法 区间灰关联
【基金】：国家社会科学基金资助项目,编号11CTQ023
【分类号】：C931.1
【正文快照】： 0引言知识管理(knowledge management,KM)已成为组织谋求自身竞争优势的主要途径之一[1].组织KM的实施能力与实施效果取决于知识管理系统(knowledge management system,KMS)的自组织、自学习效能.人工智能机器学习领域的基于案例推理(case based reasoning,CBR)是具有很强自

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10 石s，

本文编号：979070