【摘 要】
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随着网络资源共享程度的提高,基于事例推理(Case-Based Reasoning,CBR)作为基于知识的专家系统(Expert System)的一个分支,受到越来越多的关注,它是人工智能(Artificial Inte
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随着网络资源共享程度的提高,基于事例推理(Case-Based Reasoning,CBR)作为基于知识的专家系统(Expert System)的一个分支,受到越来越多的关注,它是人工智能(Artificial Intelligence)研究中一种迅速发展的有效的推理方法。 本文简单阐述CBR的基本概念和原理,结合医院医生诊断的背景,具体的阐述了CBR系统的几个核心环节和一些相关的设想:事例表示和存储、事例检索和匹配、事例的修改,学习和索引。 事例表示和存储采用了可拓物元与标准表相结合的表示方法,有效的解决了知识表达的可拓性问题,为属性的拓展提供了一般性解决方案;在事例检索中,采用了分级过滤与最近相邻方法相结合的策略,利用基于属性空间的概念,精简了检索过程,提高了系统的检索效率;在事例的修改,学习和索引环节,采用两级事例库的方式对系统模拟学习能力进行实现,采用类似于B+树的结构来组织代表事例库,以达到系统自动学习的目标。此外,文章对CBR与RBR的结合,CBR系统与分布式数据库的结合也作了相应的探讨和可行性的展望。
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