第七章 基于cbr的idss实例

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1、信息工程学院首都师范大学期末考试方式及分数比例60%：其末开卷考试(名词解释、选择填空、判断、简答题等）15%：每次课后小测验奖励等：根据课堂提问情况15%：认真阅读一篇计算机核心刊物上有关“智能决策支持系统”研发的科技文献（2004年至2006年，尽量阅读较新的文献），并复印上交，写明期刊名称、卷号、期号、学生自己的学号、姓名。计算机核心刊物如：软件学报、计算机学报、计算机研究与发展、计算机科学、小型微型计算机系统……等等。10%：考勤基于范例推理(CBR)的IDSS模型复杂问题的决策，如医疗诊断(胃肠镜)、各类事

2、故处理、银行贷款管理(个人收入情况、抵押)等，一般是在信息不完全的情况下进行的。根据H．Simon(西蒙)的有限理性理论，由于人类的主观认识局限性和环境的复杂性，开始很难得到决策所需要的全部信息，这就需要不断收集证据。用以前的范例作指导，通过向环境学习(还可以通过因果推理模型，如对司机喝酒、疲倦等方面进行测试)，逐渐消除信息的不完整和不确定，并不断地反馈到决策中，最终得到问题的满意解。具体步骤如下：Step1：决策用户在计算机辅助下，抽取问题的主要特征，寻求类似问题的解决经验，即源范例。Step2：根据问题的相似程度

3、、问题所处的环境等因素，决策用户分析并修正源范例的解，生成问题的初始观点。Step3：如果范例匹配失败(找不到相似)或决策用户对源范例的解不满意时，决策用户在计算机的帮助下，确定问题分解子目标，根据子目标获取深层信息(知识)，然后，由基于规则推理机获取子问题的决策知识，合并或扩充观点，形成问题的解，重复此过程，直到得出问题的满意解。交通事故处理智能决策支持系统(YCIDSS)公路交通事故处理的核心是事故成因分析，而造成事故的因素错综复杂，涉及人、路、车、环境等，是个复杂问题，不仅需要分析基本信息，还要严格依据法律法规

4、，是各种因素综合作用的结果，信息具有随机性、模糊性和不确定性，其知识难以表达、因果关系难以把握，仅用基于规则的推理方式是不够的。另一方面，专家在交通事故处理中已积累了丰富的经验，存在着大量的实际范例。因此，采用基于范例推理(CBR)和基于贝叶斯网推理(Baye，)模型相结合的方案，以及多库协同(知识库(包含法律法规等)、数据库、模型库、范例库、方法库等)、基于语义网络的联想推理、基于神经网络的范例检索等技术，研制开发交通事故处理智能决策支持系统。交通事故处理智能决策支持系统(YCIDSS)交通事故处理的目的是寻找造成

5、事故的直接和间接原因，从而依法准确地确定事故各方当事人的责任，以正确处理交通事故。同时，从中总结经验、吸取教训，制定防止类似事故的措施和对策(路边设置警示牌，减速)。含有范例匹配算法和修正规则，指导范例调整完成范例模型的调用补充信息供范例修正使用有关法规。支持范例检索、范例分析、范例修正人机界面：完成人机交互、问题描述、结果显示和系统总体控制。CBR引擎：由范例库及范例库管理系统组成，含有范例匹配算法和修正规则，指导范例调整，其范例在系统运行中不断扩充。知识库系统：由产生式规则组成，包括专家经验和以规则形式表示的有关

6、法规。支持范例检索、范例分析、范例修正等。模型库系统：由三部分组成，即模型库、算法库、模型库管理系统组成。完成范例模型的调用，并把结果综合，送入智能人机系统显示，作为补充信息供范例修正使用。多库协调器：根据问题求解的需要，按照一定的数据抽取策略，完成问题求解过程中对模型库系统、方法库系统、知识库系统和数据库系统的调度与协调，完成模型的链接运行、知识调度、信息查询等决策处理。在系统中可以采用目标驱动型多库协同机制，由当前信息需求动态激活。其工作机制如下：根据用户提出的决策目标确定模型决策方式或知识决策方式或信息查询方式

7、，不同的决策方式采用相应的推理模式，然后给出此模式下的决策结果。YCIDSS的系统目标与功能把负责交通事故处理的专家知识及经验转化为系统知识放入知识库，借鉴范例库中的相似交通事故范例的处理方案，对新的交通事故的处理提供决策支持。该系统可以实现以下目标和功能：(1)在事故成因分析以及事故定责处罚中，提供智能决策支持。(2)系统可以作为办案人员的计算机辅助工具，在整个事故处理过程中，提供法律依据、技术手段方法和数学模型支持，协助办案人员快速处理交通事故。(3)提高办案效率，减轻因警力有限而事故频发所造成的劳动强度，提高办

8、案的公正性，使交通事故案件的处理规范化。(4)对新的办案人员，进行系统的业务知识培训，使之成为交通事故处理教材。YCIDSS系统开发原则(1)实用性：计算机作为办案人员的助手，应符合实际需要；(2)先进性：根据智能管理的思想，采用人工智能技术、Oracle和VB等开发，具有一定的智能水平；(3)易用性：具有人机友好、可视化的用户界面，输入方便快