CFW的CBR与ART-KNN集成智能预测

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结合基于案例推理(CBR)方法和ART-KNN网络,提出了一种黄瓜枯萎病(CFW)的集成智能预测方法。与传统的CBR相似案例检索任务不同的是,该方法用受训ART-KNN网络对新案例分类后根据提出的案例相似性测度来计算相似案例集。对ART-KNN网络的分类性能进行测试,确定了网络的最优相似参量ρ,得到最高平均分类正确率达94.4%。对CFW进行预测,确定了案例相异阈值R的最优范围,得到病株率、病叶率的最优平均预测误差率分别达7.4%、9.3%。综合分析结果表明,提出的CBR与ART-KNN集成预测方法
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