论文研究基于效用值的范例库记忆算法研究.pdf

基于范例推理的系统中，如果所有新范例不加辨别地加入到范例库，那么范例库中将充满许多冗余范例和噪声范例。针对这个问题，提出基于效用值的范例库记忆算法。该算法能选择性地加入新范例，删除范例库中冗余的和错误的范例，强化经常判断正确的范例，弱化经常判断出错的范例。实验结果表明，包含记忆算法的范例推理系统不但能减少范例库存储空间，还能提高分类准确度。