Indexed by：
Abstract：
特征属性的权重分配和案例检索策略对案例推理(Case-based reasoning, CBR)分类的准确率有显著影响。本文提出一种结合遗传算法、内省学习和群决策思想改进的CBR 分类方法。首先,利用遗传算法得到多组属性权重,再根据内省学习原理对每组权重进行迭代调整；然后,通过案例群检索策略得到满足大多数原则的群决策分类结果；最后,以典型分类数据集的对比实验证明了本文方法能进一步提高CBR分类的准确率。这表明内省学习可以保证权重分配的合理性,案例群检索策略能充分利用案例库的潜在信息,对提升CBR的学习能力有显著作用。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
自动化学报
ISSN： 0254-4156
Year： 2014
Issue： 9
Page： 2015-2021
Cited Count：
SCOPUS Cited Count： 4
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： 24
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
