基于微粒群的案例推理方法研究

距离测度是案例检索的关键问题,它直接影响案例检索精度.针对距离测度进行研究,提出一种基于微粒群方法的自学习距离测度,并将该自学习距离测度引入案例推理中,使案例推理在处理由相关属性表述的案例时有了合理的解决方法,从而扩展了案例推理的应用范围.最后,利用实际数据与UCI数据对基于新距离测度的案例推理技术进行了仿真实验,实验结果表明,与其他方法相比,该方法可以提高案例检索的准确性.