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蚁群算法在分布式智能答疑系统中的应用研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]韩山师范学院数学与信息技术系,广东潮州521041, [2]韩山师范学院图书馆,广东潮州521041
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60703118)
中文摘要:

针对分布式智能答疑系统的特点,在对基于蚁群优化的分类规则发现算法研究的基础上,提出了分布式蚁群智能分类算法,并对该算法在分布式智能答疑系统中的应用进行了分析和测试.实践证明,该算法能有效地对分布式智能答疑系统的范例库进行数据挖掘,进一步提高智能答疑系统检索的效率和智能性,使分布式智能答疑系统的应用进入一个新台阶.

英文摘要:

According to the characteristic of Distributed Intelligent Question Answer System(IQASD),the paper afford intelligent classify algorithm of distributing ant colony based on the study of ant colony optimization for classify rule discovery,analyzing and testing the algorithm's application in case base's data mining of IQASD.Practices prove that the algorithm can mining data of IQASD's case base in effect,make IQASD's searching more efficiency and intelligently,promote IQASD's application enter a new step.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909