在知识经济时代,隐性知识成为组织创造价值的核心资源。隐性知识的价值实现需要案例匹配和案例适配两个环节的支持。然而,在实际应用中,大多数的基于案例推理(Case Based Reasoning,CBR)系统,仅向知识用户提供前期的检索服务,至于后续的知识适配则欠缺应有之系统支持。显然,系统将案例适配工作完全交由知识用户自行处理的做法,不仅会加大知识用户的工作负担,还会影响知识的应用效益,甚至会导致系统匹配失败后的不作为。因此,必须为知识用户提供完整的过程支持,以确保知识的应用效益。基于此,本文对隐性知识外显案例适配工作进行研究,设计了一种基于改进K阶邻近检索(K-Nearest Neighbor,KNN)算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-C4.5决策树算法相结合的多案例诱导适配方法,以期为知识用户提供一个非零基求解基础,提高知识的应用价值。首先,采用改进的KNN算法确定待解问题的适配集。针对经典KNN算法存在的不足,提出了一种基于组合赋权的聚类区域划分KNN算法。在此算法中,采用粗糙集-熵权组合赋权算法计算隐性知识外显案例视图,再利用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类区域划分算法对案例库中的案例进行区域划分,以使得检索结果更贴合实际,并提高算法的检索效率,最终将检索结果作为适配解轨迹求解的基础。然后,采用GA-C4.5算法求解待解问题的适配解轨迹并实施诱导适配。针对案例往往具有多个决策方面,选择C4.5算法求解待解问题的适配解轨迹,但其求解效率取决于条件方面的个数。基于GA的粗糙集算法能够较好地约简冗余方面。因此,将GA约简算法引入到C4.5算法中,以删除知识表达系统中的冗余条件方面,进而提高该算法的求解效率。最后,采用加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)数据库中的winequality-white数据集作为算例分析的数据,分析并验证了本文构建的多案例诱导适配算法的有效性和效率性。