随着社会经济的发展和计算机技术的不断进步,人们越来越多地依靠计算机帮助解决实际生产、生活中遇到的问题。案例推理技术作为一种重要的机器学习方法,具有求解问题高效准确,解决方案直观易用,且能够自我增量学习等优点,因此,其思想与方法被广泛地应用于实际中帮助人们进行推理、解释,解决问题。数据流作为近年来被广泛关注并深入研究的新型数据类型,具有实时产生、源源不断等特点,现实生活中很多数据都具有类似特征,例如网络流量数据、股票交易数据等,因此对数据流的挖掘与研究具有十分重要的现实意义。　　 本文首先阐述了基于案例的推理和数据流挖掘方面的主要理论与方法。重点介绍了基于案例推理的概念、分类和基本模型,研究了当前基于案例推理方面的研究热点。深入分析了数据流的特点与研究思路,对数据流的聚类、分类、频繁模式挖掘等算法进行了详细的论述。然后,分析了最小距离原则聚类算法和STREAM算法的优缺点,提出了一种改进的数据流聚类算法。在传统案例推理模型的基础上,引入数据流挖掘技术,提出了基于动态数据流挖掘的案例推理模型,并将其应用于实际生产中,开发出了汽车行业故障诊断系统。　　 文章最后对课题的研究情况进行了总结,并且对基于案例的推理和数据流挖掘的研究前景进行了展望。