基于事例推理技术的研究

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1、摘要三巴巴巴巴巴日.巴巴巴巴日.粤巴巴巴巴皿巴巴巴巴..已巴巴巴吕日.巴巴巴...曰巴吕...巴巴吕.巴巴曰日臼巴巴曰目口巴巴翻口口巴曰吕口.巴吕.启粤曰吕曰曰巴巴里.粤巴曰口巴宫巴巴曰.巴巴巴曰.巴巴巴摘要基于事例的推理(case-basedreasoning，简称CBR)是人工智能领域中较新崛起的一种重要的基于知识的问题求解和学习方法。它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AI届引起了广泛的兴趣。基于事例的推理可以理解为使用先前的经验来解决新问题，推理者必须能够记得和当前问题相似的先前事例，然后尝试着修改它们的解决方案以适应当前的新事例。本文首先对CBR系统中事

2、例的索引与检索机制进行了研究。在分析了基于示例的学习(Instance-basedLearning,简称IBL)算法的基础上，本文提出了CBR系统中基于IBL算法的索引与检索机制。在形成概念描述集(conceptdescription，简称CD)时，可以采用不同的训练方法，本文分别采用了1132算法和动态聚类的方法，并对二者做了实验上的比较。然后，本文对CBR系统中的相似性度量方法进行了研究。CBR系统的相似性度量方法主要使用基于距离的方法，一些先前的距离函数能够很好地处理连续属性值，但是处理符号属性值的效果却不好，而值差分方法(ValueDiferenceMetric，简称VDM)能够合理地

3、计算出符号属性值之NJ的距离，但它却忽视了连续属性值。本文介绍并分析了三种相似性度量方法，并在此基础上提出T基于FVDM(FlexibleValueDiferenceMetric,简称FVDM)的相似性度量方法。最后，本文通过实验对上述四种相似性度量方法做了详细的分析与比较。实验表明，基于FVDM的相似性度量方法拥有最高的平均测试正确率。关键词专家系统;CBR;IBL;相似性度量;VDMAbstract.目..二目巴巴留目目巴曰.巴曰巴侣巴曰昌巴巴翻口侣巴..巴巴..巴曰.口巴曰.口曰.已目巴翻.曰巴翻.巴，..AbstractCase-basedreasoning(CBR)isarecent

4、andimportantapproachtoproblemsolvingandlearningforknowle电e-basedsystemsinAI.IthasgotalotofattentionininternationalAIdomainbecauseofitsparticularreasoningstyleanditssuccessfulapplicationoverthelastfewyears.Case-basedreasoningmeanstousepreviousexperienceinformofcasestounderstandandsolvenewproblems.Aca

5、se-basedreasonerremembersformercasessimilartothecurrentproblemandatemptstomodifytheirsolutionstofitforthecurrentcase.Firstly,theindexandretrievalmechanismofcasesinCBRsystemarestudiedinthispaper.Afteranalyzingtheinstance-basedlearning(IBL)algorithmstheindexandretrievalmechanismbasedonIBLalgorithminCB

6、Rsystemarepresented.Whencomingintobeingtheconceptdescription,wecanusesomediferenttrainingmethods.Inthispaper,1132algorithmanddynamicclusteringmethodareadoptedrespectivelyandarecomparedbyatest.Secondly,thesimilaritymeasuremethodsinCBRsystemarestudiedinthispaper.Bynow,theymainlyaresomedistance-basedme

7、thods.Somepreviousdistancefunctionstypicallyhandlecontinuousinputvalueswell,butoftendonothandlenominalinputattributesappropriately.TheValueDiferenceMetric(VDM)isdesignedtofindreasonabledistancevaluesb