典型文献
增强隐性知识外显案例适配度的优化方法
文献摘要：
针对传统知识匹配过程耗时长、效率低,不适用于大规模知识库匹配计算问题,研究隐性知识外显案例适配优化算法.首先,采用毕达哥拉斯模糊集(PFS)对知识属性值进行处理,建立知识表达系统;接着,运用K-Means算法对模糊C均值聚类算法(FCM)进行改进,压缩匹配空间、提升案例匹配效率;而后,基于PFS相关系数求解知识供需间的视图相似度,从而获得适配案例集,在此基础上构建随机森林适配模型,并采用粒子群算法对其优化,以确保适配效果.进一步通过与传统算法进行对比实验,验证证明优化算法具有比较优势.
文献关键词：
隐性知识;案例适配;随机森林;毕达哥拉斯模糊集;粒子群优化;模糊C均值
中图分类号：
作者姓名：
张建华;杨俊晓;曹子傲;刘艺琳
作者机构：
郑州大学管理学院,河南郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]张建华;杨俊晓;曹子傲;刘艺琳-.增强隐性知识外显案例适配度的优化方法)[J].科技管理研究,2022(18):136-143
A类：
案例适配
B类：
隐性知识,外显,适配度,传统知识,知识库,匹配计算,毕达哥拉斯模糊集,PFS,知识属性,属性值,知识表达,表达系统,Means,均值聚类,聚类算法,FCM,案例匹配,系数求解,视图,案例集,配模,粒子群算法,传统算法,比较优势,粒子群优化
AB值：
0.357169
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