基于神经网络和遗传算法的事例最近邻法检索模型

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摘要：提出了基于自适应共振神经网络ART1模型进行事例的智能层次聚类和基于遗传算法(GA)进行事例特征权值优化的解决方案.经过ART1网 络的层次聚类形成事例库的层次智能存储组织,可有效缩小事例的搜索空间,提高检索效率 .基于GA对特征权值优化可提高检索质量,防止检索出的相似度系数最大的事例并非最佳事 例,即K-NN收敛不到最佳解.因此所提方法的运用可有效提高CBR系统整体的检索效率与质量,尤其是存在大型复杂事例库的系统.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97187X/200205/6307689.html

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关键词：遗传算法 神经网络 神经网 cqvip 解决方案 检索模型 最近邻法 ART1 神经网络 遗传算法