【摘 要】
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将范例推理（case based reasoning,CBR）与规则推理（rule based reasoning,RBR）两种人工智能技术相结合,实现一种快速预案生成系统.它有效地解决了单纯RBR系统在预案生成过程中的
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60435010,90604017,60675010);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z128);国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2003CB317004);北京市自然科学基金项目(4052025)
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将范例推理（case based reasoning,CBR）与规则推理（rule based reasoning,RBR）两种人工智能技术相结合,实现一种快速预案生成系统.它有效地解决了单纯RBR系统在预案生成过程中的时间延迟缺陷和知识库难以获取的瓶颈.通过CBR工具,能够把以前发生的紧急事件和解决方案生成预案.一旦新的事件发生,首先从预案库中进行案例的相似性检索,如果没有检索到预案或者检索到的预案匹配度很低,再采用RBR系统对紧急事件进行规则推理,然后把推理结果重新存入预案库.实验数据表明,这种方法对
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