一种改进的案例推理分类方法研究 - 张春晓 严爱军 王普 (自动化学报, 2014)
特征属性的权重分配和案例检索策略对案例推理（Case-based reasoning,CBR）分类的准确率有显著影响.本文提出一种结合遗传算法、内省学习和群决策思想改进的CBR分类方法.首先,利用遗传算法得到多组属性权重,再根据内省学习原理对每组权重进行迭代调整;然后,通过案例群检索策略得到满足大多数原则的群决策分类结果;最后,以典型分类数据集的对比实验证明了本文方法能进一步提高CBR分类的准确率.这表明内省学习可以保证权重分配的合理性,案例群检索策略能充分利用案例库的潜在信息,对提升CBR的学习能力有显著作用.