稳定性评估问题是边坡工程研究的根本问题，但边坡工程的复杂性、模糊性、不完全性和不确定性给边坡稳定性评估带来了极大的困难。目前边坡稳定性评估方法多种多样，传统的理论方法有许多假设和限制，给稳定性评估方法的应用带来了许多不便和限制，因此需要引入新的方法。基于案例推理的方法(CBR)已在许多领域获得成功而广泛的应用，它通过回忆已有边坡实例来获得蕴涵在各参数中的知识和经验，这与很大程度上依赖于工程实践的边坡工程有相似之处。知识和经验的传统规则表示很困难，但CBR通过回忆避开了知识规则表示的瓶颈，因此，本文将CBR技术引入边坡稳定性评估中，具有可行性和重要的意义。 首先，本文论述了边坡稳定性评估方法的研究现状和发展趋势，介绍了边坡稳定性评估各方法及其特点。同时，论述了CBR的研究现状、历史和工作原理，介绍了案例表示、组织和检索方法。接着，研究了边坡失稳模式，边坡稳定的主要影响因素，各影响因素的权重计算方法和新的数据归一化方法。第三，构建了基于案例推理的边坡稳定性评估系统，提出了系统的设计思想和流程、构建了系统的框架，介绍了各组成模块及其功能；提出了边坡案例的表示方法，利用基本表的方式，一条记录就是一个边坡案例；利用关系数据库，建立了边坡案例库，并利用数据库管理系统(DBMS)对案例库进行管理和维护，还提出了案例的调整和学习方法。第四，重点详细地研究了几种案例检索方法和相似度计算方法。案例检索的作法有两种，一种是直接计算相似度，一种是先缩小待评边坡案例的检索空间，在缩小了的检索空间内再进行相似度计算，最后对相似度进行排序从而找出最相似源案例。传统的相似度计算方法如欧式距离缺乏灵活性，本文引入了类比分析方法、灰色关联分析方法、BP神经网络方法、模糊神经网络方法，这几种理论本身比较适用于象边坡工程这样具有很多复杂和不确定因素的领域。本文对各种理论方法进行了简介并结合边坡工程领域特点，建立了相应的边坡案例检索方法，并进行了实例应用，各种方法的效果略有不同，但总的来说，效果不错，用户可以根据待评边坡的实际情况对几种检索方法的结果加以选择比较，综合判断，从而指导工程实践。 将CBR技术引入边坡稳定性评估中，构建基于案例推理的边坡稳定性评估系统，无疑为边坡稳定性评估提供了一条新途径。