基于粗糙集与前馈网络的案例智能系统的研究(pdf115页)

  本文关键词：基于粗糙集与前馈网络的案例智能系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

基于粗糙集与前馈网络的案例智能系统的研究(pdf115页)

第六章案例知识库维护技术的相关研究然而，在一些电子商务在线销售、网络CBR的应用以及一些交互式CBR应用领域，诸如故障诊断、在线帮助、联机决策等具体的应用中，案例库中的每一个案例都代表一个唯一的商品、或者一个不可缺失的宝贵经验，案例库很容易达到成千上万的规模，而且都是不可约简的，显然上述案例库维护方法是不能应用在这些环境中。(1)交叉覆盖法交叉覆盖维护算法首先通过扩维、空间投射方法，较好地实现案例库中的相似案例的领域覆盖，实现信息的选择性过滤。其次，通过将这些获得的覆盖领域，输入到多层前馈神经网络中实现案例匹配，提高检索效率。该方法并没有缩减案例库，通过使用易于构造、易于理解的多层前馈神经网络，并且采用交叉覆盖算法来有效地降低网络的算法复杂度，建立起了一种可信赖的高性能、确保案例的性能与效率，解决了因案例学习导致的案例库规模增长而产生的问题，为系统的实际应用打下基础。具体可见下面内容。(2)动态粒度法粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能信息处理理论和方法，覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究，也是人工智能研究领域的热点之一，在国际上受到广泛的关注和重视。采用动态知识粒度，有助于多层次、分阶段地从模糊的、不完整的、不精确的及海量案例知识库中提取相关知识，从而保持系统高效运行。商空间法作为粒计算的一种模型，与粗糙集类似，商空间理论也使用等价关系来描述。但其独到之处在于...

参考文献JournalofApproximateReasoning．2005，(40)：81·89【78]．SourenPaul，WilliamD．HasemanandK．Ramamurthy．Collectivememorysupportandcognitive-conflictgroupdecision·making：anexperimentalinvestigation，，DecisionSupportSystems，2004，36(3)：261—281【79]．StefaniaMontani，LuigiPortinale．CaseBasedRepresentationandRetrievewithTimeDependantFeatures[C]．InternationalConferenceonCased-BasedReasoning2005，Springer2005，353·367【80]．TomM．Mitchell，MachineLearning【M】，北京：机械工业出版社，2003【81]．VapnikVAnoverviewofstatisticallearningtheory【J】．IEEETransNeurflNetworks，1999，10(5)：988—999【82]．VapnikV．TheNatureofStatisticalLearningTheory[M]...

第四苹基于前馈神经网络的案例检索种案例库聚类办法，选取全部有价值的离群案例，并以案例阈值州UlC'asesNum为依据，f’，”…一·按比例在每个案例库聚类中随机选取一定数量的案例，建立检索目标集。若存在某一聚类内的案例数不小ClRBFMinCasesNum，则建立该聚类类内RBF检索机。最后在检索目标集的基础上建立主案例检索机实例。X1X栉输入层隐含层输出层图4．3RBF案例检索机模型Fig．4—3I1lustrationofcaseretrievemodelbasedonRBF在基于RBF神经网络的相似案例检索模型的基础上，完成一次案例检索的过程如下：(1)输入待解问题的基本特征；在主案例检索机的控制下，完成待解问题在准案例库范围内的相似案例检索；(2)若检索成功(存在相似度值输出较大的案例)，转(6)；(3)否则选择网络输出值最大的K个节点。确定该K个节点所属聚类类别，并取K案例中所属聚类类别未建立类内检索机的案例作为候选案例集的一部分；(4)若结果存在聚类类别中某聚类已建立类内检索机，则继续；否则转(6)：(5)在聚类类内RBF检索机的控制下，完成待解问题的类内相似案例检索，并将检索到的最相似的L个案例加入候选案例集：(6)根据相似案例集中相似案例的索引，从案例库中查找详细信息，并对相似案例集进行进一步筛选，从中挑选更可能满足要求的案例；(7)按相关准则或领域知识，结合待解...

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