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提出了一种改进的基于遗传算法的刻面权重自学习构件检索模型（CRMFWS），采用基于刻面权重自学习的遗传算法来动态地改变刻面权重以提高查准率；采用基于构件采样的风险最小化算法来解决训练数据不充分问题。实验结果表明该算法是可行的，能够大幅度提高构件的检索效率。
基于遗传算法的刻面权重构件检索方法的实现
【摘 要】
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提出了一种改进的基于遗传算法的刻面权重自学习构件检索模型（CRMFWS），采用基于刻面权重自学习的遗传算法来动态地改变刻面权重以提高查准率；采用基于构件采样的风险最小化算法来
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年6期
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