本文關(guān)鍵詞：基于區(qū)間屬性值補缺的知識管理自學(xué)習(xí)案例檢索機制

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【摘要】：針對知識管理自學(xué)習(xí)案例檢索中存在區(qū)間屬性以及屬性值缺失的情況,提出了基于區(qū)間屬性值補缺的案例檢索機制.首先,運用粗集方法對知識管理自學(xué)習(xí)案例進行分類,完成初步檢索并在分類基礎(chǔ)上插補缺失的屬性值;而后,利用客觀性較強的熵權(quán)法完成對確定值和區(qū)間屬性的權(quán)重配置;最后,應(yīng)用區(qū)間灰關(guān)聯(lián)方法實現(xiàn)對知識管理自學(xué)習(xí)案例的檢索功能.算例分析表明,所提出的案例檢索方法操作簡便、合理有效.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)管理工程系;
【關(guān)鍵詞】： 知識管理 案例檢索 粗集 熵權(quán)法 區(qū)間灰關(guān)聯(lián)
【基金】：國家社會科學(xué)基金資助項目,編號11CTQ023
【分類號】：C931.1
【正文快照】： 0引言知識管理(knowledge management,KM)已成為組織謀求自身競爭優(yōu)勢的主要途徑之一[1].組織KM的實施能力與實施效果取決于知識管理系統(tǒng)(knowledge management system,KMS)的自組織、自學(xué)習(xí)效能.人工智能機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基于案例推理(case based reasoning,CBR)是具有很強自

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本文編號：979070