CFW的CBR与ART-KNN集成智能预测

杨振刚; 邓飞其

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结合基于案例推理(CBR)方法和ART-KNN网络,提出了一种黄瓜枯萎病(CFW)的集成智能预测方法.与传统的CBR相似案例检索任务不同的是,该方法用受训ART-KNN网络对新案例分类后根据提出的案例相似性测度来计算相似案例集.对ART-KNN网络的分类性能进行测试,确定了网络的最优相似参量ρ,得到最高平均分类正确率达94.4%.对CFW进行预测,确定了案例相异阈值R的最优范围,得到病株率、病叶率的最优平均预测误差率分别达7.4%、9.3%.综合分析结果表明,提出的CBR与ART-KNN集成预测方法可为CFW的防治提供较为可靠的预测数据以及辅助决策信息.

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来源
《计算机应用》 |2007年第5期|1177-11791203|共4页
作者
杨振刚; 邓飞其;
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作者单位

华南农业大学;

信息学院;

广东;

广州;

510642;

华南理工大学;

自动化科学与工程学院;

广东;

广州;

510640;

华南理工大学;

自动化科学与工程学院;

广东;

广州;

510640;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
黄瓜枯萎病; 智能预测; 基于案例推理; ART-KNN;

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