【摘 要】
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如何有效地建立简洁■性能可靠的范例库,以提高基于范例推理系统的性能,是当前基于范例推理研究的热点.本文结合NCL CLARA聚类算法与脚标数据的优点.给出了一种有效的基于能
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学技术系,
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如何有效地建立简洁■性能可靠的范例库,以提高基于范例推理系统的性能,是当前基于范例推理研究的热点.本文结合NCL CLARA聚类算法与脚标数据的优点.给出了一种有效的基于能力的范例库自动建立新方法.通过实验表明,该方法能在保持原始领域数据库系统解决问题能力的前提下,最大程度地减少生成的范例库.
How to effectively establish a simple and reliable sample library to improve the performance of the case-based reasoning system is a hot research topic based on the case-based reasoning.This paper combines the advantages of the NCL CLARA clustering algorithm and the footprinting data, gives an effective Based on the example of the ability to automatically create a new method.Experiments show that this method can maintain the ability of the original field database system to solve the problem under the premise of minimizing the generated sample library.
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