%0 Journal Article
%T Complex Case Retrieval Based on Intelligent Clustering<br>基于智能聚类的复杂案例匹配研究
%A 章宁
%A 革仞初
%J 计算机科学
%D 2002
%I 
%X 案例匹配在基于案例的推理(CBR)中非常关键,直接影响到CBR系统的有效性和高效性。在某些CBR的应用领域中,案例比较复杂,案例匹配的实现也比较困难,匹配结果的准确性和匹配速度都难以保证。本文提出的基于智能聚类的复杂案例匹配方法,为提高匹配结果的准确性和匹配速度提供了一条良好的途径。1 复杂案例的集合表示一般来说,复杂案例可以分解成多个组成部分,各部分又可以分解成更小的组成部分。如果将这种组成关系用层次来描述,那么复杂案例位于层次的第一层,其组成部分位于第二层,更小的组成部分位于层次中的更低层。显然,仅仅用一组
%K 模糊集
%K 模糊数学
%K 隶属函数
%K 智能聚类
%K 案例匹配
%K 神经网络
%K 推理
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=6B9560566CA833B4&yid=C3ACC247184A22C1&vid=771469D9D58C34FF&iid=E158A972A605785F&sid=80A07035DF96B0C4&eid=46CB27789995047D&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=2&reference_num=8