Un Método Mejorado de Resolución de Casos Basado en Ponderación Dinámica de Entropía: Un Estudio de Caso sobre Predicción de Escenarios para Emergencias Marítimas Mayores

El mecanismo de recuperación de los métodos de RCB tradicionales tiene limitaciones cuando se aplican a objetos complejos de múltiples capas, principalmente debido a su no linealidad y propiedades emergentes. Este artículo propone un método mejorado de razonamiento basado en casos con recuperación en cascada (CRCBR) para abordar los problemas mencionados anteriormente, pero la estructura de modelo no fija dificulta la determinación de métodos de cálculo de peso apropiados para CRCBR. Para abordar este problema, proponemos un método de peso de entropía dinámica para datos heterogéneos de múltiples atributos, que diseña métodos de cálculo de entropía separados para diferentes tipos de datos y calcula pesos a través de un mecanismo de asignación secundaria flexible. Finalmente, utilizando siete métricas de evaluación y tres perspectivas de evaluación como marco de evaluación, validamos la efectividad y superioridad de nuestro método a través de experimentos comparativos con RCB tradicional y CRCBR sin ponderación de entropía dinámica (denominado el método base) en datos de emergencias marítimas del mundo real. Los resultados experimentales muestran que nuestro método supera al RCB tradicional en todas las tres perspectivas de evaluación, supera al método base en dos perspectivas y no es peor que el método base en la perspectiva restante.