%0 Journal Article
%T 一种改进的基于模糊案例推理方法及其在分类中的应用
%A 张守川
%A 王华忠
%J 华东理工大学学报
%P 578-582
%D 2013
%X 针对基于特征权值的相似性模型在相似案例搜索上的局限性，通过汲取模糊规则在捕获领域知识上的有效性和灵活性，提出了一种改进的基于模糊案例推理方法。首先通过确定特征变量取值区间及对特征区间的模糊划分，直接从数据中学习规则；然后计算启动强度并合并规则得到分类器；最后通过计算类别强度，实现对未知案例的分类。3组UCI标准数据集上的实验结果表明，此方法不仅学习时间短，而且可以利用更少的样本获得更好的分类效果。
%K 相似性
%K 基于模糊案例推理方法
%K 模糊规则
%K 分类
%U http://journal.ecust.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201305012&flag=1