基于多异构属性和不完全权重信息的案例检索方法

针对多异构属性和不完全权重信息的案例检索问题,提出了一种基于后悔理论的案例检索方法。通过定义基于属性相似度和后悔理论(RT)的感知效用函数,并基于线性规划技术的多维偏好分析(LINMAP),构建了确定属性权重的数学规划模型。在此基础上,计算感知效用,并确定一组类似的历史案例,计算相似历史案例的综合效用,得到相似历史案例的排序,从而获得最适合的历史案例。最后,以瓦斯爆炸案例验证该方法的可行性与有效性。结果表明:该方法可以在计算案例相似性和综合效用时提供更客观、准确的结果。