【摘 要】
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从理论上研究了人工神经网络(ANN)模型和遗传算法(GA)在基于事例的推理(CBR)循环中的应用.针对CBR循环中遇到的共性技术问题,即事例的检索与修改,提出了4种应用模型:基于神经
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从理论上研究了人工神经网络(ANN)模型和遗传算法(GA)在基于事例的推理(CBR)循环中的应用.针对CBR循环中遇到的共性技术问题,即事例的检索与修改,提出了4种应用模型:基于神经网络自适应共振(ART1)、自组织特征映射(SOFM)模型的事例聚类,基于反向传播神经网络(BPN)模型的事例相似度计算,基于GA的最近邻检索法(K-NN)特征权值优化以及基于GA和BPN的事例自动修改.讨论并建立了各种模型的算法.对提高CBR实际应用时事例的检索效率与质量具有指导作用.
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