基于事例的推理中相似事例选择的神经网络方法

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在基于事例的推理(CBR)系统中,为解决采用最相邻近法选择相似事例时属性权值不易确定的问题,提出事例的前提相似度和结论相似度的概念,并采用一种人工神经网络结构进行属性权值的学习.该方法从事例库中自动获取属性权值,并用最相邻近法和学习到的属性权值进行相似事例选择.最后,在光动力治疗(PDT)鲜红斑痣(PWS)的临床病例库中应用该方法进行了试验。
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