基于范例推理中的一种范例匹配方法模型

传统的最近邻检索和匹配算法不一定能找到最优相似范例,本文提出了一种根据范例间数值型属性对应成比例的原则进行范例匹配的方法,它作为原算法的一个补充,为找到最优相似范例提供了一条有效途径.     

范例推理中基于时序的范例匹配方法模型

用传统的最近邻检索和匹配算法找到的最相似范例，由于时间的变迁，在实际应用中，该范例的解决方案对于新问题的解决不一定是最有用的，因而也不是最优的，为了解决这个问题，本文提出了一种基于时序的范例匹配方法模型，为找到最优相似范例提供了一条有效途径。     

基于范例库推理的软件成本估算模型研究

用传统的经验函数估算软件成本有很多局限性，采用基于范例库推理的估算方法可以很好地弥补其中的问题。讨论了软件成本估算和基于CBR推理研究的特点，从总体上阐述了COSCBR系统结构，描述了系统重要的研究方面：影响软件成本因素；层次推理；COSCRB系统的范例表示方法；相似度的基本计算算法。     

基于范例的电子产品设计系统

基于范例的推理是人工智能领域应用较广的一种技术。本文成功地将基于范例的推理技术用于电子产品设计系统，并设计了功能模块级和器件级双层推理机制，引入余弦匹配函数。并用实例表明这是一个成功的应用。     

交互式基于范例的推理及应用研究

1.引言近几年来,研究人员一直在致力于研究和解决基于范例推理(Case-based reasoning,CBR)的理论和应用课题,如更为有效的范例表示、索引、检索和修改方法,范例库的创建及维护方法,将CBR与其它人工智能技术集成等。一般说来,传统的CBR是以静态的方式求解问题的。范例是处于一种被动、等待被检索的状态,不能根据所要求解的问题及环境的变化,通过和用户的交互调整范例的内容、结构进行问题的求解。另一方面,在大部分传统的CBR系统中,都是要求用户一开始就要向系统输入一个所要求解的问题的完整描述,然后才开始求解。这就要求用户事先必须确定与问题求解有关的特征,并具有较为详尽的领域知识。这在实际中往往是难以做到的。再者,从应用的角度看,传     

基于贝叶斯方法的范例检索

提出了利用贝叶斯概率理论进行范例推理,因为在范例库中进行范例检索是范例推理中的一个非常重要的组成部分。该文中主要考虑的是如何利用贝叶斯方法进行范例检索并提出了一个评估两个范例相似程度的匹配函数。在传统的方法中,可以用欧氏距离等方法来评估两个范例的相似性。在实验中,把这两种方法进行了比较,实验结果表明贝叶斯方法不仅呵行,而且比用欧氏距离方法更优。     

基于相似粗糙集的CBR范例提取算法

提出了利用相似粗糙集进行范例提取的算法,自动从原始数据中提取典型范例并能获得较高的分类精度.该算法能较好的处理噪声的干扰,减少预设参数的数量,并能直接处理连续数值型属性,避免了复杂的属性离散化的计算.实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于相似粗糙集的范例推理技术

讨论了经典粗糙集理论在特征项约简过程中，造成的范例相似度测量误差问题，并提出用相似粗糙集约简特征项和获取特征项权重的过程与算法，力求提高约简的精确性和保持约简后范例库的良好性能。     

基于推理和相似度计算的语义Web服务匹配策略

将本体的概念引入Web服务提升了服务的语义表达能力和发现能力,传统的语义Web服务匹配主要有基于推理和基于本体相似度计算两种方式.基于推理的服务匹配较容易实现,具有稳定的查准率和较高的运行效率,但同一级结果间不能进一步区分结果的匹配度.基于相似度计算的服务发现可以精确地描述结果与查询条件的匹配程度,便于用户比较,但实现较为复杂,并且在最坏情况下有糟糕的响应时间.在基于推理的服务匹配策略的基础上,提出了一种带有语义相似度计算的服务匹配策略,并用一个书籍领域本体的匹配实例进行了说明.     

一种基于能力的范例库自动建立新方法

如何有效地建立简洁且性能可靠的范例库,以提高基于范例推理系统的性能,是当前基于范例推理研究的热点.本文结合NCL CLARA聚类算法与脚标数据的优点,给出了一种有效的基于能力的范例库自动建立新方法.通过实验表明,该方法能在保持原始领域数据库系统解决问题能力的前提下,最大程度地减少生成的范例库.     

一种k-means聚类的案例检索算法

针对CBR系统中案例检索算法存在的问题,根据k-means算法思想,将案例库进行聚类,在聚类基础上设计了一个案例检索算法。分析了样本案例的选取规则,重点论述了案例检索算法。根据实验结果表明,该方法能够有效地提高案例检索结果的召回率及案例检索效率。     

范例的代数结构及其相似度量的研究

文章把范例特别是具有多种多元关系的范例,提炼为代数结构,建立基于代数结构的相似度量模型,一个可容纳多种类型的相似度量模型。还讨论了相似度量的等价分类及一些运算,如限制与连接等等,这些使得该模型可用于很广的领域。     

基于原子矩阵的时间序列的相似性模型

时间序列是由一系列相关的点组成,对此,论文用矩阵来表达时间序列结构,提出时间序列的结构矩阵及原子矩阵,建立以原子矩阵为模板的序列模型,进行时序结构相似性研究,得到一个合理的相似度量值,而矩阵的一些变换可以提高模型的适应性。     

基于树格的范例结构相似性研究

文章在对代数格及其一些运算的基础上,引入树的格及其同态、等价等概念,将复杂类型的范例,如时间序列的匹配比较问题映射到代数格中解决。该模型在遇到复杂知识类型,相似性的度量同样遵循一个一致、严密、完备的理论框架。一个简单的例子对此代数模型作了诠释。     

基于二分图的故障规则匹配优化算法

针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理．实例分析表明,与其他相似度匹配算法相比,所提出的方法有效提高了规则匹配的准确率,而且降低了时间消耗．     

基于本体的案例推理模型研究*

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based reasoning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获取,大大降低了传统CBR系统中知识获取的瓶颈。最后在此基础上,提出了基于本体的CBR系统模型框架,从软件复用的角度提高了CBR系统的开发效率。     

一种改进的CBR故障诊断方法研究

在导航设备智能诊断系统中,提出了一种基于案例(CBR)故障诊断的技术解决方案,采用循环匹配法和相似度偏差补偿法改进了案例匹配计算,克服了案例匹配中对用户征兆向量的分量次序敏感的问题,在用户征兆向量与案例征兆向量维数不相等时对相似度的偏差进行了有效补偿。实验数据表明,该案例匹配方法切实可行,能有效提高匹配成功率,从而提高设备故障诊断效率。     

基于案例匹配度的Agent劝说机制

自动谈判中的Agent劝说能充分提高其在动态环境下的谈判效率,保证谈判效果,同时极大节约谈判成本。案例推理技术能使Agent将谈判中遇到的新案例与以往成功案例进行比对,根据结果做出较优的选择,从而促使Agent之间取得更佳的合作效果。对Agent劝说中的案例匹配度的概念进行了界定;结合形式逻辑理论,建立了基于案例匹配度的Agent劝说模型,并通过举例对模型进行了阐述;提出了模型中关键指标的计算方法,并通过算例进一步给出了相应的评价体系和交互机制;最后进行了验证,实现了基于案例匹配度的Agent劝说机制的构建。实验结果表明,该机制能有效减少系统开销。     

基于案例推理的RCM分析系统中案例检索研究

为了在信息不完全的条件下提高智能化RCM分析系统中案例检索的快速性和精确性,将灰色关联理论应用到RCM分析案例检索的相似度计算中,并结合RCM分析案例的主要构成及其特点,提出一种模板检索与灰关联相似度分析相结合的二次搜索策略,利用实例对二次搜索策略和传统方法进行了比较分析,结果表明,该方法能够克服传统方法确定相似度系数的主观性缺点,可以实现RCM分析案例的精确检索,并具有较好的分辨能力.     

基于蚁群算法信息素的异构案例集合构建策略

基于CBR智能推荐系统是大型科学仪器协作共用网的重要组成部分。根据蚁群算法信息素更新原理设计并实现了一个完全异构案例集合构建策略。分析了完全异构案例集合构建原理,重点论述了案例权重动态分配的解决原理及过程。根据实验结果,表明该方法能够有效地提高智能推荐系统推荐结果的精确程度。