基于案例的推理技术研究进展及应用

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1、第29卷第3期计算机工程与设计2008年2月Vol.29No.3ComputerEngineeringandDesignFeb.2008基于案例的推理技术研究进展及应用杨健，赵秦怡(大理学院数学与计算机学院，云南大理671003)摘要：对基于案例的推理(CBR)近年来的国内外理论和应用研究进展做出了综述与评价。理论方面主要包括基于案例推理中知识表示、基于案例的解释、案例提取失败和恢复、案例改编和维护以及基于案例推理技术与其它人工智能技术的比较研究等；介绍了CBR在计算机与信息科学、生物学和医学等领域

2、国内外的应用情况，并对其它一些领域的应用情况作了概括性说明；最后总结并预测了基于案例推理技术的未来可能的研究方向。关键词：人工智能;专家系统;基于案例的推理;基于案例的解释;案例改编中图法分类号：TP18文献标识码：A文章编号：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以及案例的特征属性，对CBR循环4个步骤的影响至关重大。0引言都柏林大学的Doyle等人提出在XML中表示CBR的相基于案例的推理(case-basedreasoning，CBR)是一种新兴的机似度及其测度方法[1]。在此之前，该研究小组已经构建了一个器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经基于XML的CBR语言——CBML，用于表示案例本身。他们验解决

6、新问题。推理循环由4个基本过程组成，即4R循环：近期的研究主要对CBML进行扩展，用以表示案例相似度测Retrieve、Reuse、Revise、Retain，分别对应着案例的提取、重用、改量知识。该扩展将两个特征值间的相似度量分为3类：精确编和保存(学习)。很多知名学者和学术团体致力于CBR相关理匹配、复杂的相似度匹配以及基于差异度的匹配。精确匹配论和应用研究，并已取得很大进展。1987年以来，国际研究界容易实现。复杂相似度度量可以引入外部预定义的度量对象每年举行CBR研讨会(ICCBR、ECCB

7、R)，一批优秀的研究成果得来解决，也可以引入MathML(数学标记语言，符合XML规范)以发表，积极促进了CBR理论和应用研究发展。目前，CBR研文档进行度量。而基于差异度的相似度量主要包括数值型、究热点主要集中在：CBR与其它人工智能方法的结合与比较；符号型(枚举类型)以及层次分类型3类特征值的度量。CBRCBR作为解释机制的算法研究；CBR的案例改编机制研究；CBR的XML表示为CBR技术进一步发展，尤其是网络应用的发在推荐、计划、分类和预测等工作中的理论和应用方法；CBR在展，开辟了很好的道路

8、。进一步工作包括XML在CBR技术多种学科和领域的实际应用等。目前，国外已有很多成功应用中案例改编的知识表示。CBR的系统和项目，并且应用领域逐渐拓展。国内在实际系统另外，台湾学者在构建智能FAQ代理服务系统[2]中，提出中应用CBR的成功例子还较少，还有待进一步发展。支持本体(ontology)的CBR方法，将本体论观点与CBR技术结合：利用本体论观点表示案例的层次结构及其特征向量，根据1CBR理论研究进展本体中VRelationship关系类型搜索相似案例，并进行