Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2012, Vol. 34 ›› Issue (3): 539-543.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2012.03.20
訾书宇1,魏汝祥2,蒋铁军1,谢力1
ZI Shu-yu1, WEI Ru-xiang2, JIANG Tie-jun1, XIE Li1
摘要:
为提高舰船维修费案例的调整效果,遵循着调整知识产生、调整知识约简和调整知识推理的建模过程,提出了一种改进的舰船维修费案例调整模型。在该模型中,采用Policastro的重构方式,利用目标案例的直接和间接相似案例集,产生舰船维修费案例的调整知识;针对调整知识中可能存在冗余、相关性、知识量过于庞大不便于推理等问题,提出了一种既能有效约简调整知识、又能准确衡量调整知识重要度的改进规则约简方法,并给出了具体的实现算法;为提高知识推理的效率,采用具有强泛化能力和出色学习能力的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM),构建了舰船维修费案例调整知识推理模型,并基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和交叉验证方法,对推理模型的有关参数进行了优化。实例结果表明,与其他案例调整模型相比,所提模型在调整精度上要远远好于其他模型,所提模型是科学、有效的。
中图分类号: