推理建模中基于KDD和粗糙集的案例修改

在应用基于案例推理技术进行智能建模时,案例修改后的案例质量好坏直接影响所建模型的精度,但是由于案例修改对领域知识的依赖性很强,采用一般手工案例修改方法无法保证案例修改的质量,即无法保证智能推理模型的精度。基于以上原因,该文提出了一种新的案例修改方法,利用KDD技术,通过有效的多值关联规则挖掘算法从运行数据库中挖掘出案例各属性间的依赖关系,得到案例修改的基本关联规则集,在此基础上利用粗糙集理论对基本关联规则集进行简约,然后根据简约后的关联规则进行案例修改。在线对比实验证明,应用本文方法进行案例修改,提高了修改后的案例质量,从而提高了整体智能推理模型的精度。

CBR故障诊断系统中的案例自修改方法研究及应用

CBR(case-based reasoning)是根据历史经验解决当前问题的一种策略,而案例修改是CBR的重要环节和难点。在讨论了CBR的基本推理原理和方法的基础上,提出并研究了基于特征差异的案例自修改方法,并以飞机故障诊断专家系统为例介绍了案例修改的过程。

双层基于案例推理机制的设计

研究了双层基于案例推理机制的设计,讨论了基于案例推理的基本原理与方法,研究了基于案例修改的数学模型、修改原则、修改模型的构建、修改的匹配算法,介绍了基于案例推理和基于案例修改的学习与维护过程。

期刊审读中量和单位常见问题的定量分析及修改案例——以2013—2023年审读发现问题为例

【目的】提高期刊出版质量,推动期刊高质量发展,科学准确地传播优秀科研成果,从源头上杜绝量和单位不规范使用问题,强化期刊编辑和作者按照国家标准要求规范使用量和单位的意识。【方法】在系统梳理2013—2023年个人审读36种期刊的审读意见表和审读记录表、汇总2023年集中审读的193种期刊的审读意见的基础上,采用文献调研、研习国家标准和规范、定量计算期刊占比等方式,结合期刊特点,对审读中发现的量和单位不规范使用指标进行分类,结合国家标准的相关规定指出审读中发现的问题并给出修改案例。【结果】依据国家标准和规范及指标分类原则,将量和单位不规范使用指标分为5个一级指标、10个二级指标和40个三级指标;个人审读的36种期刊中,量和单位不规范使用期刊占比约为94.4%;集中审读的193种期刊中,量和单位不规范使用期刊占比约为57.0%;在10个二级指标中,出现问题较多的3个指标为量符号不规范、单位符号不规范、数值和单位书写格式不规范;梳理审读中常见的量和单位不规范使用问题并给出修改案例,总结正确使用量和单位的重要意义,提出加强量和单位规范化建设的建议。【结论】期刊编辑、作者应认真贯彻执行量和单位系列国家标准,期刊编辑部可在自有网站显著位置或微信公众号平台列出有关量和单位规范使用的要求并加强量和单位规范使用的智能化、平台化建设。正确使用量和单位不仅有利于科学、准确地描述科研成果,也有利于科研成果的广泛传播,进一步加强科研成果的有效交流,从而促进科技期刊高质量发展。

基于CBR的工程项目承包商选择问题的研究

传统的招标系统注重评价指标的指标值的比较,缺乏经验和隐性知识的支持;而采用专家打分的评标系统又无法规避歧视存在。应用案例知识启发联想功能,从工程项目承包商选择全过程出发,利用CBR理论、项目管理理论、招标理论、聚类理论等,讨论了招标选定承包商流程,承包商选择决策支持系统的框架结构及实现技术,提高了招标决策的科学化和智能化。

鲁迅修改案例与启示

《藤野先生》中的鲁迅三组修改案例,其价值不只是对原创作品的修改、润色,这对写作教学也有很多启示。