Revista de genética y mejoramiento vegetal

Abstracto

Un algoritmo eficiente de recuperación de casos para sistemas de razonamiento basados ??en casos agrícolas, teniendo en cuenta el mantenimiento de la base de casos

Zhao Yu Zhai

El razonamiento basado en casos tiene un potencial considerable para modelar sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la agricultura inteligente, ayudando a los agricultores a gestionar las operaciones agrícolas. Sin embargo, con la cantidad explosiva de datos de detección, estos sistemas pueden lograr un rendimiento deficiente en la gestión del conocimiento, como la recuperación de casos y el mantenimiento de la base de casos. Los enfoques típicos de recuperación de casos tienen que recorrer todos los casos anteriores para encontrar los similares, lo que conduce a una baja eficiencia. Por lo tanto, en este artículo se propone un nuevo algoritmo de recuperación de casos para sistemas de razonamiento basado en casos agrícolas. En la etapa inicial, se construye una tabla de asociación que contiene las relaciones entre todos los casos anteriores. Posteriormente, se comparan los atributos de un nuevo caso con un caso de entrada. De acuerdo con la medición de similitud, se comparan preferentemente los casos similares o diferentes asociados, en lugar de recorrer toda la base de casos. La asociación del nuevo caso se genera a través de la recuperación de casos y se agrega a la tabla de asociación en el paso de retención de casos. La tabla de asociación también se actualiza cuando se detecta una relación más cercana. El resultado del experimento demuestra que nuestra propuesta permite una recuperación rápida de casos con una precisión prometedora al comparar un menor número de casos anteriores. Por tanto, la eficiencia de recuperación de nuestra propuesta supera a los enfoques típicos.