کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4943208 1437617 2017 23 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Case-based reasoning classifier based on learning pseudo metric retrieval
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی استدلال مبتنی بر مورد مبتنی بر یادگیری بازیابی شبه متریک
کلمات کلیدی
استدلال مبتنی بر مورد، یادگیری شبه متریک، بازیابی مورد، استفاده مجدد از مورد، طبقه بندی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In case-based reasoning (CBR) classification systems, the similarity metrics play a key role and directly affect the system's performance. Based on our previous work on the learning pseudo metrics (LPM), we propose a case-based reasoning method for pattern classification, where the widely used Euclidean distance is replaced by the LPM to measure the closeness between the target case and each source case. The same type of case as the target case can be retrieved and the category of the target case can be defined by using the majority of reuse principle. Experimental results over some benchmark datasets and a fault diagnosis of the Tennessee-Eastman (TE) process demonstrate that the proposed reasoning techniques in this paper can effectively improve the classification accuracy, and the LPM-based retrieval method can substantially improve the quality and learning ability of CBR classifiers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 89, 15 December 2017, Pages 91-98
نویسندگان
, , ,