【摘 要】
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建立一个完整的案例推理系统,提出一种高效的案例检索方法和一种案例调整策略.在案例检索过程中,提出一种基于贝叶斯粗糙集的属性权重确定算法,在此基础上利用最邻近法检索出
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁金自天正智能控制股份有限公司,
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建立一个完整的案例推理系统,提出一种高效的案例检索方法和一种案例调整策略.在案例检索过程中,提出一种基于贝叶斯粗糙集的属性权重确定算法,在此基础上利用最邻近法检索出与当前案例最相似的一组案例作为参考.使用检索出的相似案例训练分层混合专家模型,并用微粒群算法优化模型参数,实现了对案例的调整.采用实际转炉生产数据进行仿真,结果表明了该案例推理系统的有效性.
A complete case-based reasoning system is established and an efficient case retrieval method and a case-based adjustment strategy are proposed.In the case retrieval process, an algorithm of attribute weight determination based on Bayesian rough set is proposed, and based on this, Proximity method retrieves a group of cases that are most similar to the current case as a reference.Hierarchical mixed expert model is trained by using the retrieved similar cases and the model parameters are optimized by the Particle Swarm Optimization algorithm.According to the actual converter production data Simulation results show that the case inference system is effective.
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