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对隐性知识外显案例实施有效适配,于知识应用乃至创新、实现乃至增值知识资源的价值,具有重要意义。本文深入研究了隐性知识外显案例适配机理。首先,采用毕达哥拉斯模糊集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FCM聚类算法进行改进,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。与传统算法的对比实验验证了本文算法的比较优势。 相似文献
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