【摘 要】
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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,它是目前人工智能(Artificial Intelligence)研究中一种正在迅速发展的推理方法.
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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,它是目前人工智能(Artificial Intelligence)研究中一种正在迅速发展的推理方法.该文首先讲述了CBR的基本概念和原理,然后结合该文的应用背景(罪犯个性分析系统),具体的阐述了CBR系统的核心环节:事例表示和存储、事例检索和匹配、事例的修改和学习.在事例表示和存储中采用了面向对象和可拓物元相结合的表示方法,有效的解决了知识表达的问题;在事例检索中,采用了最近相邻方法,在相似度计算中,利用基于模糊判别相似度计算方法,提高了系统的检索效率;对于最近相邻方法的共性问题:特征权值的优化,采用了遗传算法的相关理论,利用遗传操作对特征权值进行了优化,改善了系统的运行效率及性能.此外,文章对CBR与RBR的集成推理也进行了相应的探讨.
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