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为快速有效地实现案例推理,提出了基于多EBP神经网的案例匹配技术,设计了改进的德尔菲法来确定输出样本集.与传统的最邻近法的结果相比,对于复杂系统,该技术能够提高案例匹配的精确性,更适于解决案例属性权重难以确定或存在着耦合与非线性关系的问题.
基于多EBP网的案例匹配技术研究
【摘 要】
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为快速有效地实现案例推理,提出了基于多EBP神经网的案例匹配技术,设计了改进的德尔菲法来确定输出样本集.与传统的最邻近法的结果相比,对于复杂系统,该技术能够提高案例匹配
【机 构】
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沈阳工业大学,沈阳工业大学,东北大学
【出 处】
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沈阳工业大学学报
【发表日期】
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2004年6期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)，国家高技术研究发展计划(863计划)
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