基于序关系的非完备信息案例推理集成方法研究

发布时间：2017-10-29 01:12

  本文关键词：基于序关系的非完备信息案例推理集成方法研究

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【摘要】：针对案例推理系统中数据集存在数据缺失的非完备信息问题,利用序关系基本原理,设计了案例推理集成方法(ORCBR)。通过对非完备信息下确定符号属性、确定数值属性、区间数值属性以及模糊语言属性等属性间相似性度量的研究,计算出目标案例与历史案例的相似性矩阵。在此基础上,利用序关系构建了相似性矩阵中不同属性的集成排序算法,从而得到最相似历史案例。通过对UCI数据库中非完备信息数据集的测试表明,OR-CBR方法比经典案例推理方法准确率高、效率高,很好地解决了非完备信息数据集的案例推理问题。
【作者单位】： 重庆理工大学管理学院;
【关键词】： 序关系 非完备信息 案例推理 集成方法
【基金】：国家自然科学基金项目(71301181,71401021) 重庆市教委科技项目(KJ1500911) 高校创新团队建设计划项目(KJTD201318)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言 随着大数据时代的来临,人们对数据及其分析结果的可靠性和准确性的要求越来越高,在这种需求下,案例推理方法已经成为大数据中获取知识的一种有效工具。在案例推理的整个过程中,案例数据准备无疑是非常关键的一个步骤。然而,当前案例推理领域遇到最多,也是最基本的问题

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9 胡p，

本文编号：1110747