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文檔簡介
1、隨著案例推理方法(Case-Based Reasoning，CBR)在實際應用中的不斷普及和發(fā)展，案例庫的規(guī)模也在不斷膨脹，這帶來了兩個互相消長的結果:一方面，隨著案例數(shù)量的增加，案例庫中包含了更多的知識，增強了系統(tǒng)解決問題的能力;另一方面，隨著案例庫規(guī)模的擴大，不一致的、不完整的、冗余的、垃圾案例增多，降低了案例庫的質量，影響了CBR系統(tǒng)的性能。因此，如何控制案例庫的規(guī)模，保護CBR系統(tǒng)解決問題的能力，提高案例庫的訪問速度，成為當前C
2、BR研究與應用的關注焦點。
本文采用多種策略對案例庫進行綜合維護，并對原有策略進行合理的改進，保護CBR系統(tǒng)解決問題能力的同時，合理控制案例庫的規(guī)模。首先使用自適應模糊C均值方法對原有案例庫進行聚類處理，將聚類正確的案例存入到案例庫中并將不同的聚類在邏輯上分別存儲，將聚類錯誤的案例刪除，由此去除噪音案例，實現(xiàn)對原案例庫的精簡及存儲結構的優(yōu)化，得到高效的案例庫。由于案例庫中的案例數(shù)減少，不但節(jié)省了案例庫的存儲空間，也可以提高案例
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