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1、第16卷第4期长春大学学报Vol.16No.42006年8月JOURNALOFCHANGCHUNUNIVERSITYAug.2006文章编号:1009-3907(2006)04-0068-03基于实例推理机制(CBR)综述李晓辉,刘妍秀(长春大学计算机科学技术学院,吉林长春130022)摘要:从比较几种推理机制入手,介绍了基于实例推理机制(CBR)的由来和现状,阐述了其基本概念和工作原理,详细介绍了几种CBR的实现技术,比较了几种开发工具,指出目前CBR研究中存在的问题并介绍了CBR的发展趋势。关键词
2、:基于实例推理;CBR;人工智能中图分类号:TP391143文献标识码:B0引言推理机制是知识系统中的重要组成部分,目前知识系统中的推理机制主要有三种:(1)基于规则的推理机制(Rule2BasedReasoning:RBR)就是基于领域专家知识和经验的推理,它将专家的知识和经验抽象为若干推理过程中的规则。但传统的RBR存在着很多缺点:知识获取瓶颈、必须建立空间模型、系统维护复杂、很难实现自学习⋯⋯。(2)基于模型的推理机制(Model2BasedReasoning:MBR)有时也称Memory2Ba
3、sedReasoning,是利用待解决问题的系统结构或组成要素等特性、原理或原则,建立一个数学模型,然后再利用这一数学模型结合问题条件,对系统作出推理、判断,以达到解决系统的目的。(3)基于实例的推理机制(Case2BasedReasoning:CBR)CBR直接模拟人类思维模式,在遇到一个需要求解的问题时,首先在实例库中检索与该问题最相类似的事例,并对其进行修补,输出修补后的结果作为该问题的解。它寻找的是最佳匹配,而不是准确的匹配。1CBR的出现CBR出现的主要原因是传统的基于规则的系统在知识获取问
4、题上存在困难,不能做实例的例外处理。基于实例推理来自认知科学中记忆在人们预期和决策时所扮演的角色,知识源是已经存在的实例,而不是规则。[1]CBR起源于1977年Schank和Abelson所做的工作。1982年Schank在《DynamicMemory》一书中提[2]出了CBR的认知模型,并在此基础上开发了一个CBR的应用系统,该系统是一个问答式的专家系统,它成为以后的许多CBR系统的基础。1989年BrucePorter提出并发展了机器分类学习的概念,提出要把领域知识和特殊的实例综合成为一个统一的
5、表达方式。CBR应用于很多领域,如企业决策、法律案例、医疗诊断、医药、问题求解、天气预报等方面,都取得了很好的效果。尤其是CBR在Internet上更是目前一个应用热点,在网络和电子商务方面的应用不断展开,出现了很多CBR的开发工具。收稿日期:2005203206作者简介:李晓辉(1977-),女,吉林省辽源市人,长春大学计算机科学技术学院助教,硕士生,主要从事网络编程与数据挖掘的研究。第4期李晓辉:基于实例推理机制(CBR)综述692基本概念基于实例推理是通过访问实例库中的同类事物的求解,从而获得当
6、前问题的解决方法的一种推理技术。它是近年来人工智能领域内兴起的一项重要的推理技术,它不同于基于规则的推理模式,在进行新问题求解时,借助以前求解类似问题的经验来进行推理。如图1所示。图1基于实例的推理模型3工作原理以实例为基础进行推理,把人们以往的经验存成一个一个的实例。当求解新的问题的时候,可以对实例库进行搜索,找到合适的实例作为参考(这其实是实践经验的重用)。如果对找到的实例有不满,可以进行修改以适应当前情况,修改后的实例将再次被存入实例库,以便下次使用时作为参考(这其实是实践经验的自学习)。见图2
7、。4实现技术411实例表示实例的表达根据不同的问题有不同的方法,大致上可以分为两种思路:动态存储模式和类别样本模式。所谓动态的存储模式如图3,就是通过一种通用的实例结构来组织具有图2CBR的工作原理图共同特征的实例,再用它们的不同点作为索引把不同的实例区分开来。分类样本如图4,其模式中的实例处于分类、特征、实例所组成的网状结构中,它包括三种指针:特征指针———从不同特征指向分类;实例指针———从分类指向实例;差异指针———从一个实例指向差异最小的另一个实例。图3动态存储模式图4类别样本模式412实例检
8、索实例检索是基于实例推理CBR系统的中心环节,检索速度和精度关系着整个系统的质量。41211最近邻索引法(NearestNeighbourAlgorithm)根据实例中各组成部分的权值,求其权和,然后根据其权和的远近来组织相应的实例。检索过程与此类似。单独使用这一方法的最大问题是不可能得到覆盖全局特征的权值集,且许多问题的特征权重是相互依赖的,在多数情况下难以准确检索到实例。41212归纳法(Induction)提取实例间的差异,并根据这些成分将实例组成
