Recognition and Matching of Regulatory Voice Command Bias Based on Case Library
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摘要: 基于历史管制指令偏差案例的分析,案例风险特征的挖掘方法以提高案例匹配的准确性.建立概念向量模型,解决文本词义相近产生冗余特征的现象,构建风险模式案例库.考虑传统欧式距离无法区分属性差异化,提出基于粗糙集理论的加权欧式距离进行案例相似度匹配,以高权重表征突出人为因素偏差、风险指令模式关键风险特征的重要性,来提高案例匹配的准确性.对比试验结果显示,基于粗糙集理论的加权欧氏距离能准确区分出关键风险特征,且案例间的距离由原来的0.2~0.4缩小到0.1~0.2,提高了匹配的准确度.并进行实时案例仿真,结果验证了改进后的方法适用于属性差异化大的案例匹配.
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