水下目标识别是声纳信息处理理论中急待解决的难题，也是潜艇战和反潜战的核心问题之一。开展该领域的研究工作具有极其重要的现实意义和军事价值。基于案例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)是一种新的专家系统，它最早由沙克在1982年提出的。它来自于人类的认知心理活动:人们在解决问题时，习惯于借鉴以前对类似问题的处理经验，来求解新问题。这种通过回忆的推理能充分利用已有信息成功解决新问题，它具有以下特点:1.BR采用案例来表示知识的方法能成功解决传统专家系统的知识瓶颈现象，因为案例的收集要简单的多;2.知识库维护方便，通过删除、修改旧案例或添加新案例即可完成知识库的更新。 本文主要讨论基于案例的推理方法在水下目标识别中的应用。本文通过将CBR技术应用到水下目标识别系统中,在具有一定样本的情况下,实验证明该系统具有较好的适应性和识别能力。同时CBR系统的知识更新的灵活性使得它具有较强的实用价值。