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致谢
第一章绪论
第二章CBR及其检索技术
第三章蚁群算法及其优化研究
第四章蚁群算法与聚类问题
第五章基于蚁群算法的案例检索系统
第六章总结与展望
参考文献
许梁海;
合肥工业大学;
案例推理; 蚁群算法; 聚类分析; 案例检索; 检索系统;
机译:基于蚁群算法的移动机器人智能路径规划在制造物流中的应用研究。
机译:蚁群算法在能源供应链需求预测中的应用研究
机译:蚁群算法在车辆路径问题中的优化与应用研究
机译:蚁群算法在桥梁偏转预测中的应用研究
机译:蚁群算法中系列物品组合优化优化到最低跨越树问题
机译:案例检索中的三角相似度度量及其在农业决策支持系统中的应用
机译:蚁群算法在水力故障诊断中的应用研究
机译:支持统计理论在操作测试设计与评估中的应用研究。附件B.多响应面优化在运行测试和评估中训练效果分析中的应用。
机译:案例检索系统,在系统中收集适用数据的方法,案例检索显示设备以及要在系统中执行的案例检索程序
机译:记录中记录类似案例检索程序,信息处理设备和类似案例检索方法
机译:类似的案例检索程序,类似案例检索方法和类似案例检索系统
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