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标题  用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
编号  13360
编程语言  VB
开发环境  Visual Studio 2005
数据库  无。
资料明细  论文、程序
推荐指数  ★★★★★
内容介绍

基于案例的决策支持系统作为人工智能技术,在近年来受到广泛的关注,它采用人类认知过程中的经验模型,利用以往的案例来解决问题。然而,人类经验很多是以文档形式保存的,如何利用这种纯文本的经验,成为该领域亟待解决的问题。
文本自动分类技术是指在给定分类体系下,根据文本内容自动判别文本类别的过程。已经有多种方法用于实现文本的自动分类技术:神经网络方法、最小距离方法、朴素贝叶斯方法、KNN方法、SVM支持向量机方法等。在查询了2006年后的中国期刊网数据库发现,目前对文本分类的研究多集中在在特定的应用平台上如何改进上述算法,且多数研究是建立在数量巨大的训练样本和过高的向量维数基础之上才能够达到理论上的精确程度。然而,在实际应用中,考虑到工作效率或工作条件限制,不会也没有足够的资源去构建一个庞大的训练集,这就会使上述研究效果大打折扣
l实验背景
本系统文本训练集来源于学校计算机实验室维护系统。该系统存储的案例是为了方便实验室维护人员借鉴以往维护记录迅速准确的判断出机器故障并提供相应的解决方法。文本分类系统基于Windows平台,使用VB语言在微软.NET框架下完成,可将用户提交的报修记录和维护人员提交的维护记录进行自动分类。分类后用户和维护人员可以从相关类目中获取以往案例,为当前问题的解决提供依据。因此准确和快速的分类是本文的目标。自动分类系统总体结构包括:报修模块、维修反馈模块、自动分类模块、查询模块。其中自动分类模块为本文的重点研究对象。该模块建立在训练样本少、样本长度短的基础上,根据人脑对自然语言理解的心理学中“人们总是根据已知的最熟悉的、最典型例子的进行判断,只有在该方法不奏效的时候才使用频率这一概念,并且使用的是十分简单的频率”这一概念,进行了短文本分类的实证研究。以心理学中的“熟悉原理”、“典型原理”等为模型建立特殊词库和典型案例词库,改进了传统文本分类的实验步骤。

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