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对人工智能领域中一个较新分支——基于案例的推理(又称为CBR)做了简要地概括，包括其原理和重要组成部分.CBR是基于以往积累的经验去解决新出现问题的一种学习方法．CBR的工作原理共有三部分组成：案例的表示，案例的搜索和解决方案的调整和确定，首先，原有的经验被表示称案例库的形式．对给出的新问题，基于一定的相似度的定义，在案例库中找到与问题最为相近的案例．最后，新问题的解决方案就由与之最相近的那个或者那些案例给出，