【摘 要】
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针对灾害救助系统中的案例检索问题,结合经典案例相似度计算方法,对目前应用广泛的k-NN算法进行改进。在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响的基础上,提出了一种基
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,中国科学院合肥物质科学研究院,中国科学技术大学自动化系,
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针对灾害救助系统中的案例检索问题,结合经典案例相似度计算方法,对目前应用广泛的k-NN算法进行改进。在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响的基础上,提出了一种基于时序的案例属性权重调整算法,并在实验中证明了该改进算法的有效性。
Aiming at the problem of case retrieval in disaster relief system, this paper improves the k-NN algorithm which is widely used nowadays, combined with the calculation method of similarity in classical cases. Based on the assumption that the time factor has a significant influence on the admissibility of historical cases, a time-based case weight adjustment algorithm is proposed, and the effectiveness of the improved algorithm is proved experimentally.
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