|
个人信息Personal Information
副教授
硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：系统工程研究所
学科：管理科学与工程
办公地点：管经学部D420
联系方式：zhgq@dlut.edu.cn
电子邮箱：zhgq@dlut.edu.cn
扫描关注
基于粗糙集的归纳推理检索方法
点击次数：
论文类型：期刊论文
发表时间：2003-08-20
发表刊物：计算机工程
收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD
卷号：29
期号：16
页面范围：23-24,105
ISSN号：1000-3428
关键字：基于事例推理 归纳推理检索 决策树 粗集 重要度
摘要：归纳推理检索是基于事例排理(CBR)中常用的检索方法之一,是基于ID3算法的检索方法.文章在基于事例推理方法的背景下论证了事例的属性的重要性和冗余之间的关系,并在此基础上从属性相对于其属性的重要性角度来构造启发函数.和ID3算法相比较,该算法不但降低了计算复杂性,而且在一定程度上可以消除样本中的噪声,使归纳推理检索方法的检索效率有所提高.