论文部分内容阅读
由于特征权重分配以及案例库维护对案例推理(CBR)分类器的性能有重要影响,提出了用蚁狮(ALO)算法来分配权重且用高斯混合模型的期望最大化算法(GMMEM)进行案例库维护的案例推理算法模型——AGECBR(Ant Lion and Expectation Maximization of Gaussian Mixture Model Case-Based Reasoning)。首先采用蚁狮算法对特征权重进行分配,在这个过程中将案例推理分类准确率作为蚁狮算法对特征权重进行迭代寻优的适应度函数,以此实现特