基于CBR的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法研究.pdf

1、知識(shí)發(fā)現(xiàn)是當(dāng)今活躍的具有廣闊應(yīng)用前景的研究領(lǐng)域，是人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)等多領(lǐng)域相互交叉的研究方向，幫助人們更好地利用各種數(shù)據(jù)源，為做出正確的決策而服務(wù)。其中基于范例推理(Case-Based Reasoning CBR)是知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究中的重要內(nèi)容。CBR是由目標(biāo)范例的提示而得到記憶中的源范例，并由源范例來(lái)指導(dǎo)目標(biāo)范例求解的一種策略，其應(yīng)用范圍日趨廣泛，尤其在知識(shí)不良定義和缺乏專家知識(shí)的領(lǐng)域，應(yīng)用起來(lái)效果很好。 本文

2、在對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)和范例推理技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究：1.綜述了范例庫(kù)的建立和維護(hù)知識(shí)，范例庫(kù)上的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)、步驟、主要方法以及基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)的CBR系統(tǒng)等相關(guān)內(nèi)容。2.提出基于CBR的知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法模型。該模型包括四個(gè)計(jì)算模塊，分別用來(lái)確定屬性的權(quán)重，衡量范例之間屬性上的相似性，計(jì)算新、舊范例之間的距離，最終確定出目標(biāo)范例可能屬于的范例庫(kù)和該范例庫(kù)中與目標(biāo)范例最為相似的范例。3.將基于CBR的知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法模型應(yīng)用