【摘 要】
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基于案例推理是近年来人工智能领域内兴起的一种推理技术,推理指标特征的选择一直是该技术的热点和难点。为了在指标选择过程中得到较优的特征子集,本文结合灰色关联度分析和
【机 构】
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金陵科技学院信息技术学院,江苏省信息分析工程实验室
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基于案例推理是近年来人工智能领域内兴起的一种推理技术,推理指标特征的选择一直是该技术的热点和难点。为了在指标选择过程中得到较优的特征子集,本文结合灰色关联度分析和遗传算法优化特征的遴选过程,将灰色关联分析结果作为遗传算法的初始种群进行启发式搜索,一方面可以得到更优特征组合,另一方面有效减少了遗传算法的进化代数,提高了遗传算法运行效率。并基于此,提出优化的GA-CBR案例推理模型。实验结果表明,该模型有效提高了CBR预测准确性。
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