【摘 要】
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文中在在线分析过程(OLAP)与数据挖掘(datamining)技术的基础上,提出了基于案例推理(CBR)的决策模型去解决这类问题.模型采用模糊神经网络方法进行决策问题的特征提取和创建
【机 构】
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武汉理工大学物流工程系,武汉理工大学物流工程系,武汉理工大学物流工程系 武汉 430063 ,武汉 430063 ,武汉 430063
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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文中在在线分析过程(OLAP)与数据挖掘(datamining)技术的基础上,提出了基于案例推理(CBR)的决策模型去解决这类问题.模型采用模糊神经网络方法进行决策问题的特征提取和创建案例库,采用OLAP技术建立案例查询的星型模型,并通过创建的模糊神经网络模型去补偿匹配案例与决策问题之间的差异.文章的最后通过应用实例表明了该系统的有效性和可行性.
Based on OLAP and datamining technology, this paper proposes a case-based reasoning (CBR) decision model to solve this problem.The model uses the fuzzy neural network method to extract and create the feature of decision-making problem Case base, using the OLAP technology to establish a star model of case query, and to create a fuzzy neural network model to compensate for the difference between matching cases and decision-making problems.Finally, the application examples show the effectiveness and feasibility of the system .
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