[发明专利]一种案例推理分类器案例检索方法在审
| 申请号： | 201910582920.1 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110263119A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 代祖华;徐进;李克龙;王玉环;李晓婷;李泓毅;张光辉;周安伟 | 申请（专利权）人： | 西北师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/31 | 分类号： | G06F16/31;G06F16/35 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 于波 |
| 地址： | 730070 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种案例推理分类器案例检索方法，包括：S1，案例库规约特征选择；S2，C4.5算法与案例库分簇决策树训练；S3，加权投票KNN方法。本发明对案例推理分类器的案例检索方法进行了改进研究：提出在近邻案例检索中集成使用归纳索引策略的方法，采用信息增益比率的特征评价方法，选择信息增益率较显著的特征训练案例库分簇决策树；案例检索时，首先依据分簇决策树检索目标案例对应簇，然后在案例簇内进行近邻案例检索。开源数据集的实验数据表明：与传统的CBR模型相比，本发明改进的模型能够充分利用案例特征的分类能力进行案例检索，有效降低CBR推理分类器的计算时间复杂度，改善了推理准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 案例检索 分类器 案例推理 案例库 决策树 分簇 推理 计算时间复杂度 规约 案例特征 分类能力 检索目标 实验数据 索引策略 特征评价 特征选择 特征训练 信息增益 选择信息 传统的 数据集 加权 算法 改进 归纳 投票 研究 | ||
【主权项】：
1.一种案例推理分类器案例检索方法，其特征在于，包括：S1，案例库规约特征选择；S2，C4.5算法与案例库分簇决策树训练；S3，加权投票KNN方法。
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