【摘 要】
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基于事例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)作为基于知识的专家系统(Expert System)的一个分支,它是目前人工智能(Artificial Intelligence)研究中一种正在迅速发展的推理方
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基于事例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)作为基于知识的专家系统(Expert System)的一个分支,它是目前人工智能(Artificial Intelligence)研究中一种正在迅速发展的推理方法。它尤其适用于难以总结出一般性规律,而又能提供大量历史案例的领域。 本文在传统CBR系统模型的基础上,提出了一种新的模型:多重事例库系统(Mulriple CBR)。该系统模型将传统CBR系统中的一个事例库划分为三个事例库,并以此建立三个CBR子系统,它们协同工作,共同构成一个完整的系统。使用者事例库是针对系统的使用者而建立,为不同类型的使用者确定不同的工作策略,在多用户系统中能够提高搜索速度和精度;问题主体事例库是针对问题主体建立,用于确定问题主体特征和参数,收集特征信息对具体策略进行调整;应用事例库针对问题而建立,根据使用者事例库和问题主体事例库确定的信息进行推理,确定最终输出。 本论文在建立模型的同时,对面临的一些问题进行了论述,提供了一些简单可行的解决方法。此外,借鉴国外关于多事例库系统(MCBR)的理论研究,将其与多重事例库系统结合,扩展了系统的自动化处理能力。
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