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多层前馈神经网络在基于案例推理的应用
被引量：
2
1
作者
李建洋
倪志伟
刘慧婷
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2650-2652,共3页
基于案例的推理(CBR)系统的增量式学习会使案例库逐渐增大,导致案例的检索时间较长,效率较低。多层前馈神经网络是构造性神经网络技术,很容易构筑及理解,具有较低的时间和空间复杂性和较高的识别率。利用该神经网络技术对案例库进行分类...
基于案例的推理(CBR)系统的增量式学习会使案例库逐渐增大,导致案例的检索时间较长,效率较低。多层前馈神经网络是构造性神经网络技术,很容易构筑及理解,具有较低的时间和空间复杂性和较高的识别率。利用该神经网络技术对案例库进行分类后,待求解的新问题只需在某个子案例库中进行检索,便可以有效地解决大规模案例库的能力与效率的维护问题,确保CBR系统的能力保护与效率保护兼顾的实现,为大规模案例库的应用提供技术保证。
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关键词
多层前馈神经网络
基于案例的推量
分类
覆盖算法
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题名
多层前馈神经网络在基于案例推理的应用
被引量：
2
1
作者
李建洋
倪志伟
刘慧婷
机构
合肥工业大学计算机网络研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2650-2652,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60273043)
安徽省自然科学基金资助项目(050460402)
文摘
基于案例的推理(CBR)系统的增量式学习会使案例库逐渐增大,导致案例的检索时间较长,效率较低。多层前馈神经网络是构造性神经网络技术,很容易构筑及理解,具有较低的时间和空间复杂性和较高的识别率。利用该神经网络技术对案例库进行分类后,待求解的新问题只需在某个子案例库中进行检索,便可以有效地解决大规模案例库的能力与效率的维护问题,确保CBR系统的能力保护与效率保护兼顾的实现,为大规模案例库的应用提供技术保证。
关键词
多层前馈神经网络
基于案例的推量
分类
覆盖算法
Keywords
feed-forward neural networks
case-based reasoning（CBR）
classification
covering algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多层前馈神经网络在基于案例推理的应用
李建洋
倪志伟
刘慧婷
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
2
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