一种适用于CBR的特征权值估算方法  

A method for estimating feature weights in CBR

作　　者：李玲娟[1] 汤文宇[1] 王汝传[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学计算机学院

出　　处：《西安邮电学院学报》2007年第5期58-61,共4页Journal of Xi'an Institute of Posts and Telecommunications

基　　金：国家自然科学基金(60573141);江苏省自然科学基金(BK2005146);江苏省高技术研究计划(BG2004004);国家高技术863课题(No.2006AA01Z439&2005AA775050);江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(kjs050001)

摘　　要：案例特征权值的确定是CBR方法中相似匹配的关键问题,本文提出了一种新的案例特征权值的估算方法。该方法利用粗糙集理论来判断案例特征的重要程度,采用了快速离散化算法对连续特征做离散化处理。实验结果表明,该方法能使相似匹配的结果比较客观地反映案例的相似程度,可提高案例检索的准确性。One of the key problems of similar matching in CBR is to determine the weights of case features. In this paper, a new method is proposed to estimate the weights of case features. This method applies the Rough Set theory to decide the significance of each feature, and adopts the speedy discretization algorithm to process the continuous features. The experiment results have indicated that the method can make the similar matching results objectively reflecting the similarity between the cases and improve the accuracy of case retrieve.

关 键 词：CBR 粗糙集 连续特征离散化 权值 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]