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针对实例检索中普遍存在的索引精度和索引速度间的基本矛盾问题,以及由于实例数目增多导致的检索效用问题,进行了基于关联函数和D-HS索引的改进与融合研究。首先,结合模糊数和关联函数,提出模糊关联函数的概念并推导出相应计算公式,同时结合层次分析法建立单维关联函数组合相似性度量模型;其次,基于Sigmoid函数对产品属性值进行非线性变换,提高数据划分层级的能力,解决传统D-HS索引中因属性值的非均匀分布导致的检索准确率低下问题;最后,融合上述改进方法,并以真空泵的检索选型为例,验证了研究的有效性和可行性。