【摘 要】
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案例推理是人工智能领域中一种重要的问题求解方法,以其独特的推理风格和成功的应用,向人们展示了很强的生命力,在国际人工智能领域引起了广泛的兴趣。案例推理可以理解为利
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案例推理是人工智能领域中一种重要的问题求解方法,以其独特的推理风格和成功的应用,向人们展示了很强的生命力,在国际人工智能领域引起了广泛的兴趣。案例推理可以理解为利用过去的案例和经验来解决新问题的一种方法,可以被看作是从一个案例到另一个案例的类比推理。随着计算机技术的不断发展,利用计算机进行辅助决策已经成为一种趋势。本文从决策支持系统中案例推理模块设计的角度出发,围绕案例推理中的案例表示、案例库组织、案例检索等关键技术问题展开研究。本文的主要工作如下:(1)在介绍案例推理的起源、发展和研究状况的基础上,详细论述了案例推理的基本方法、系统框架和关键技术。(2)针对特定领域的复杂时态案例与案例库的设计问题,采用框架法作为基本的案例表示方法,并结合时间属性来描述案例;利用相关性分析法和主成分分析法来筛选和精炼案例的特征属性,可在保留案例关键信息的前提下降低案例库的规模。(3)为提高案例检索的效率,设计了先利用归纳索引法快速缩小搜索空间,然后结合最近邻法来搜索最相似案例的混合检索方法,提出了一种基于信息熵的权重组合方法,以更好地解决案例检索时,案例属性的权重设置问题,并加以实验验证。(4)最后,研究了救灾决策支持系统中案例推理模块的实现问题。
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