【摘 要】
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案例推理作为人工智能领域中通过已知知识解决问题的方法,其核心之一是检索算法.为了改善案例推理检索算法的预测结果质量,提出一种改进的KNN案例推理检索算法.首先,利用遗传模拟退火-模糊C均值聚类算法对案例库聚类,形成多个类簇;其次,通过改进的粒子群优化混合算法优化各类簇近邻K值;然后提出最优原则检索策略,确定检索子案例库及近邻K值;最后使用M ackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测.实验结果表明,相较于传统KNN案例推理检索算法,改进的KNN案例推理检索算法预测结果的精度显著提高.
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 ,云南昆明650500;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 ,云南昆明650500
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案例推理作为人工智能领域中通过已知知识解决问题的方法,其核心之一是检索算法.为了改善案例推理检索算法的预测结果质量,提出一种改进的KNN案例推理检索算法.首先,利用遗传模拟退火-模糊C均值聚类算法对案例库聚类,形成多个类簇;其次,通过改进的粒子群优化混合算法优化各类簇近邻K值;然后提出最优原则检索策略,确定检索子案例库及近邻K值;最后使用M ackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测.实验结果表明,相较于传统KNN案例推理检索算法,改进的KNN案例推理检索算法预测结果的精度显著提高.
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