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J-GLOBAL ID：202202274260610297   整理番号：22A0894207

ソフト尤度関数を用いた事例ベース推論のためのハイブリッド検索戦略【JST・京大機械翻訳】

A hybrid retrieval strategy for case-based reasoning using soft likelihood functions

著者 (5件)： Wang Yameng (School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Fei Liguo (School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Feng Yuqiang (School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Yanqing (School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Liu Luning (School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 26  号： 7  ページ： 3489-3501  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい問題の特性に従って,新しい解を得るために,既存のケースから1つ以上の類似ケースを見つけるプロセスを,ケースベースの推論(CBR)と呼ぶ。CBRのカーネルアイディアは類似の解を持つ場合で同様である。CBRは,いくつかの検索方法を通して,新しい問題に最も類似したケースを見つけるだけで,その最良の役割を演ずることができる。現在,一般的に使用される事例検索アルゴリズムは,基本的に平均演算子法に基づいている。計算の困難さは低いが,精度は制限され,ある局所類似性が低いならば,全体的結果は影響を受ける。事例検索にソフト尤度関数を導入し,それをKNNと組合せ,ハイブリッド検索戦略を提案し,それは事例類似性を計算する新しいソフトな方法である。ハイブリッド検索戦略のコアは,グローバル類似性を得るために,ソフト尤度関数によって事例の局所類似性と特徴類似性を集約することである。そして,同時に,楽観的または p観的であるかどうかにかかわらず,意思決定者の異なる態度特性を考慮した。この戦略の精度は,実際のデータセットのシミュレーション実験において81[数式:原文を参照]以上であり,その有効性を検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  情報検索 ,  精度 ,  演算子法 ,  順序 ,  類似性 ,  有効性 ,  *推論 ,  意思決定者 ,  *事例ベース推論 ,  *尤度関数
準シソーラス用語： 事例検索 ,  *事例ベース ,  検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 事例ベース推論 ,  順序重み付き平均 ,  ソフト尤度関数 ,  事例検索 ,  態度特性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフト ,  尤度関数 ,  事例ベース推論 ,  検索 ,  戦略