本文關(guān)鍵詞：基于刻面分類和人工智能的軟構(gòu)件分類方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱工程大學(xué)》 2004年

基于刻面分類和人工智能的軟構(gòu)件分類方法研究

趙磊  

【摘要】：構(gòu)件的表示和檢索機制的研究一直是構(gòu)件庫研究的熱點。本文研究基于刻面分類和人工智能相結(jié)合的軟構(gòu)件分類方法，給出構(gòu)件分類系統(tǒng)模型，重點提出了聚類分析和自組織映射算法在軟構(gòu)件分類檢索中的應(yīng)用。 本文刻面分類的刻面值為非受控詞，其形式可為詞語，語句，文檔，減少了人工建立和維護術(shù)語空間所產(chǎn)生的主觀因素，使刻面值能更準(zhǔn)確地描述構(gòu)件特征。本文刻面分類的文檔內(nèi)容集中，，有利于計算構(gòu)件相似度。本文采用的人工智能無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法減少了用戶掌握構(gòu)件庫及構(gòu)件技術(shù)的難度同時可以提高構(gòu)件查找方法效率。 本文提出一種新的構(gòu)件相似度算法。將基于本構(gòu)件相似度算法的聚類分析應(yīng)用在構(gòu)件分類中，可以提高構(gòu)件查詢效率。同時聚類分析根據(jù)構(gòu)件文檔語義分類，可以提高構(gòu)件查詢的準(zhǔn)確性。自組織映射算法根據(jù)輸入領(lǐng)域的概念特征學(xué)習(xí)組織軟構(gòu)件庫。它可以容忍構(gòu)件信息含有噪聲和不確定因素。本文提出的構(gòu)件權(quán)值算法應(yīng)用于自組織映射算法中，可以加快自組織映射算法的分類速度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

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