诊断推理中人工神经网络与基于案例推理的结合

张晓莉; 杨杰; 吕永

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诊断推理中人工神经网络与基于案例推理的结合

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对基于人工神经网的诊断方法与基于案例推理的方法 (Case -BasedReasoning ,CBR)的结合进行了研究 ,提出了两种结合方案。针对CBR系统建立案例库索引这一难点 ,方案一利用人工神经网诊断分类器的诊断结果对案例库进行索引 ;方案二用人工神经网为待诊断对象建立模型 ,对正常的状态作出预测 ,通过预测值与实际测量值的差异对案例库进行索引。在作出最后诊断之前两种方案都利用CBR的推理结果对神经网的诊断结果进行检验和修正 ,从而给出更为精确、便于解释的诊断结果。经过实验对比验证 ,人工神经网与CBR方法的结合有效的弥补了它们在诊断推理应用中通常存在的局限。从诊断准确率、诊断速度以及诊断系统的自学习性等方面 ,都取得了优于传统人工神经网方法和CBR方法的性能。

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来源
《上海铁道大学学报》 |2000年第6期|6-11|共6页
作者
张晓莉; 杨杰; 吕永;
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作者单位

上海交通大学图像处理和模式识别研究所;

上海 200030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
人工智能; 诊断推理; 神经网络; 基于案例推理; CBR;

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