案例推理方法研究
摘 要：案例推理是人工智能领域中的一种重要的问题求解方法，它以其独特的推理风格和成功的应用，向人们展示了它强大的生命力。本文从案例推理的起源，原理、框架结构以及案例推理的优势做了详细介绍。
关键词：案例推理；案例库；案例检索
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.14.194
0 引言
案例推理是通过机器学习和类比推理的方式来进行的，案例推理方法通过从以往的实例中找出与其相似的实例来求解所要解决的各类问题，案例检索的查询方式和求解过程是对于传统思想的一个突破。由于CBR可以通过不断的学习过程来提高求解的精度和效率，并且具有信息表达完整，求解方法相对于传统的数值方法更加简单等优点，案例推理已经在很多领域都被成功运用。
1 起源与发展
1982年案例推理的思想萌芽出现在Schank的Dynamic Memory中，这被看做是CBR思想第一次出现在世人眼中[1]。虽然还不够成熟，但是随着时间的发展，案例推理以它独特的推理原理和在各行各业中应用的成功，向世界展示了自己独特的魅力。
Schank著作中有许多关于案例推理的构想是通过第一个案例推理系统--CYRUS来实现的，这个系统使得Schank著作的关于案例推理的理论变成了现实，是一个里程碑。这个系统的成功吸引大批的研究人员，他们在各行各业中都建立了一些案例推理系统，并且运用于实际，取得了不错的成效。德克萨斯大学的学者提出了关于典型案例的概念，开发了著名的CBR系统--PROTOS。1983年在法律行业第一次引入了案例推理技术，开发出了CABARET系统。
在案例推理的发展历程中，美国最早起步，技术也最成熟，紧接着欧洲学者也开始了对于案例推理的研究，特别是德国，1991年第一届CBR专题研讨会在德国开幕，从此以后每年都会召开一次专题研讨会。随后英国也开始效仿，英国从1995年开始每年也召开一次CBR研讨会。欧洲学者初期对于案例推理的研究主要方向大部分集中在故障诊断系统，例如基于案例的规划系统CAPLAN[2]、基于案例的医疗诊断学习系统[3]和都是欧洲团队早期的杰作，随后欧洲学者又把研究方向放到了专家系统的开发上。
亚洲国家对于案例推理的研究和欧美国家有一定的差距，直到90年代末期，中国、日本等亚洲国家才开始重视案例推理的重要性，并且开始了追逐式的研究，通过不断的努力缩小和欧美国家的差距。其中最著名的学者是中国中科院的史忠植，他在案例推理的研究上取的了重大突破，提出了用...
|
== 试读已结束，如需继续阅读敬请充值会员 ==
|
|
本站文章均为原创投稿，仅供下载参考，付费用户可查看完整且有格式内容！
(费用标准：38元/2月，98元/2年，微信支付秒开通！) |
| 升级为会员即可查阅全文 。如需要查阅全文，请 免费注册 或 登录会员 |
|
