基于语义的复杂产品案例库与推理技术研究

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1、2相关技术和概念硕士论文本章介绍了与课题相关的复杂产品、案例推理、语义网、本体等技术和概念，及Prot696本体编辑器和Jena开发包这两个辅助开发工具。2．1复杂产品定义复杂产品是指客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造过程复杂、项目管理复杂的一类产品，如航天器、飞机、汽车、复杂机电产品、武器系统等【101。复杂产品通常涉及机械、控制、电子、液压、气动和软件等多学科领域，其每个部件、子系统都可能是由各学科领域的零部件组成，这些成千上万的零部件、子系统相互作用，组成一个有机的整体，展示出产品的外观和功能，实现在各种不同环境、在人操作下的产品行为，从而满足人们对复杂产品外观、功能和行为的

2、需求(1J】。复杂产品的设计、制造、装配等的周期相对较长，研制过程除了要求不同领域和不同阶段的设计人员参与以外，更需要其他相关的决策人员、制造人员、测试人员、用户等的广泛参与，只有所有成员进行紧密协作，才能保证设计出来的复杂产品满足制造、使用、维护、性能等各方面的要求。2．2案例推理技术案例推理(CaseBasedReasoning：CBR)是近年来人工智能领域兴起的一项重要的问题求解和学习的推理技术，案例推理方法是基于过去求解类似问题的经验获取当前问题求解结果的一种推理模式。2．2．1案例推理的起源与发展案例推理起源首先是由美国耶鲁大学罗杰·沙克(RogerSchank)在研究动态存储器技术

3、中发现的，并在1982年所著的((DynamicMemory))一书中提出了动态记忆理论，这被认为是最早关于CBR的思想。经过二十多年的发展，使得CBR的应用范围和领域不断扩大。先后在通用问题求解、法律案例、医药医疗、天气预报、电路领域、设计系统、机器故障诊断、企业咨询决策等领域得到了应用，并证明了CBR方法的有效性和实用性。下面列举一些CBR在国内外各个领域的应用成果【8】【9】。法律案例：1989年，Brain开发的JUDGE，用于模拟司法判决；Rissland和Skalak开发的CABARET系统。医疗诊断：1990年，西班牙RamonLopezde和Mantaras等开发的医疗诊断中的

4、案例学习系统。电路领域：1992年，Goel开发的KRITIK系统。4硕士论文基于语义的复杂产品案例库和推理技术研究设计系统：2004年，华中科技大学的郭四海研究的基于CBR的虚拟样机概念设计工具系统(CaseBasedReasoningConceptionDesigningTools，CBRCDT)。天气预报：2006年，南京航空航天大学的杨涛研究的根据OCBRSF框架在气象领域实现的基于本体的灾害性天气案例推理系统WPCBRS。2．2．2案例推理的原理及理论基础案例推理(CBR)技术是人工智能中一种基于知识的问题求解和学习方法，求解问题的过程非常类似于人的思维过程，是对人类的认知心理活动的

5、模拟【12】。它从认知学的角度，根据人类日常思维模式，求解新遇到的复杂问题。CBR的基本过程是：当遇到一个新的问题时，系统根据关键特征在原始的案例库中进行检索，找出一个与待求解问题最相近的候选案例，重用此案例的解决方法。如果对此候选案例的解决方法不满意，可以对它进行修改以适应待求问题，最后把修改过的案例作为一个新的案例保存在案例库中，以便下次遇到类似的问题时作为参考。案例推理方法之所以行之有效是建立在对现实世界的一系列假设基础之上。因为案例推理方法是一种利用相似类比解决问题的方法，它的前提是相似的问题有相似的解，所以，通常认为，Kolodner对现实世界的四个假设是CBR方法的基础。这四个假设

6、分别是【131：(1)正则性：世界通常是正则的。即在相同情况下执行相同的行为、操作，往往结果是相同或相似的。(2)典型性：情况和事件往往重复发生。一个智能体所遇到的情况和经验很可能在未来环境中是典型的或相似的。(3)一致性：或称为相对稳定性。简单的说，如果世界发生了一些小变化，我们只需要稍稍修改以往对世界的观念就能正确认识变化后的世界。(4)易适应性：尽管现实世界中的情况和事件很少完全重复，但是两个事件差别很小的情况却比较常见。通常认为较小的区别容易补偿，也就是相对容易调整(或适应)。2．2．3案例推理的工作流程和关键技术2．2．3．1案例推理的工作流程。案例推理的工作原理，就是模仿人们的认知

7、心理过程——两J用已有的经验和知识来．解决新问题。案例推理一般包括以下几个循环步骤【131(14】：(1)案例检索(CaseRetrieve)：根据新问题案例的特征值检索已有案例库，计算案例库中案例与新问题案例的匹配度，获得新问题案例的最相似案例。(2)案例重用(CaseReuse)：将相似案例的解决方案重用到新问题。根据领域知识和目标约束条件，对相似案例的解决方案进行修改，使之适用于新问题，作为