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《基于案例的推理技術(shù)研究進展及應用》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第29卷第3期計算機工程與設(shè)計2008年2月Vol.29No.3ComputerEngineeringandDesignFeb.2008基于案例的推理技術(shù)研究進展及應用楊健,趙秦怡(大理學院數(shù)學與計算機學院,云南大理671003)摘要:對基于案例的推理(CBR)近年來的國內(nèi)外理論和應用研究進展做出了綜述與評價。理論方面主要包括基于案例推理中知識表示、基于案例的解釋、案例提取失敗和恢復、案例改編和維護以及基于案例推理技術(shù)與其它人工智能技術(shù)的比較研究等;介紹了CBR在計算機與信息科學、生物學和醫(yī)學等領(lǐng)域
2、國內(nèi)外的應用情況,并對其它一些領(lǐng)域的應用情況作了概括性說明;最后總結(jié)并預測了基于案例推理技術(shù)的未來可能的研究方向。關(guān)鍵詞:人工智能;專家系統(tǒng);基于案例的推理;基于案例的解釋;案例改編中圖法分類號:TP18文獻標識碼:A文章編號:1000-7024(2008)03-0710-03ResearchandapplicationofCBR'sprogressionYANGJian,ZHAOQin-yi(FacultyofMathematicsandComputer,DaliUniversity,Dali67
3、1003,China)Abstract:ThispaperpresentstheprogressionoftheoryandapplicationofCBR(case-basedreasoning)inrecentyears.TheoriesincludetherepresentationofknowledgeinCBR,thecase-basedexplanation,retrievalfailureandrecoveryofcase,caseadaptationandmaintenance,co
4、mparisonbetweenCBRandotherAItechnologies,etc.Inaddition,wepresentsomerepresentativeCBRapplicationsaboutcomputerandIT,biologyandmedicine,etc.,andoutlineothersfields'application.Atlast,wesummarizethispaperandforecastthefuturepossibleresearchdirectionofCB
5、R.Keywords:AI;expertsystem;CBR;case-basedexplanation;caseadaptation以及案例的特征屬性,對CBR循環(huán)4個步驟的影響至關(guān)重大。0引言都柏林大學的Doyle等人提出在XML中表示CBR的相基于案例的推理(case-basedreasoning,CBR)是一種新興的機似度及其測度方法[1]。在此之前,該研究小組已經(jīng)構(gòu)建了一個器學習和推理方法,其核心思想是重用過去人們解決問題的經(jīng)基于XML的CBR語言——CBML,用于表示案例本身。他們驗解決
6、新問題。推理循環(huán)由4個基本過程組成,即4R循環(huán):近期的研究主要對CBML進行擴展,用以表示案例相似度測Retrieve、Reuse、Revise、Retain,分別對應著案例的提取、重用、改量知識。該擴展將兩個特征值間的相似度量分為3類:精確編和保存(學習)。很多知名學者和學術(shù)團體致力于CBR相關(guān)理匹配、復雜的相似度匹配以及基于差異度的匹配。精確匹配論和應用研究,并已取得很大進展。1987年以來,國際研究界容易實現(xiàn)。復雜相似度度量可以引入外部預定義的度量對象每年舉行CBR研討會(ICCBR、ECCB
7、R),一批優(yōu)秀的研究成果得來解決,也可以引入MathML(數(shù)學標記語言,符合XML規(guī)范)以發(fā)表,積極促進了CBR理論和應用研究發(fā)展。目前,CBR研文檔進行度量。而基于差異度的相似度量主要包括數(shù)值型、究熱點主要集中在:CBR與其它人工智能方法的結(jié)合與比較;符號型(枚舉類型)以及層次分類型3類特征值的度量。CBRCBR作為解釋機制的算法研究;CBR的案例改編機制研究;CBR的XML表示為CBR技術(shù)進一步發(fā)展,尤其是網(wǎng)絡(luò)應用的發(fā)在推薦、計劃、分類和預測等工作中的理論和應用方法;CBR在展,開辟了很好的道路
8、。進一步工作包括XML在CBR技術(shù)多種學科和領(lǐng)域的實際應用等。目前,國外已有很多成功應用中案例改編的知識表示。CBR的系統(tǒng)和項目,并且應用領(lǐng)域逐漸拓展。國內(nèi)在實際系統(tǒng)另外,臺灣學者在構(gòu)建智能FAQ代理服務系統(tǒng)[2]中,提出中應用CBR的成功例子還較少,還有待進一步發(fā)展。支持本體(ontology)的CBR方法,將本體論觀點與CBR技術(shù)結(jié)合:利用本體論觀點表示案例的層次結(jié)構(gòu)及其特征向量,根據(jù)1CBR理論研究進展本體中VRelationship關(guān)系類型搜索相似案例,并進行