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。     

范例推理技术在银行客户信用评估中的应用

范例推理技术是人工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法。为了有效评估银行客户信用等级并提高银行信贷业务效率，文中提出了范例推理技术(CBR)在银行客户信用评估中的应用，并给出了基于范例推理的银行客户信用评估系统的原型，介绍了该系统中的关键技术：范例表示、相似性计算和范例检索，研究了归纳学习、特征子集选择等机器学习方法在范例检索中的应用。     

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     

基于范例推理的税收案例分析系统设计

基于范例推理技术是专家系统实用而成熟的技术。对税收案例分析而言，其应用在实用性方面优于基于规则的系统。提出基于范例推理技术和应用XML来表示和搜索范例，应用数据仓库构建税收案例分析系统，详细介绍了系统的基于范例推理流程、相似性度量函数、范例相似匹配方法及范例维护的设计思路和实现步骤。利用基于范例推理技术，大大提高了系统的“智能”性和实际功能，在实际应用中产生了较好的经济效益和社会效益。     

基于CBR的智能答疑系统范例库的研究与实现

CBR方法是近年来人工智能领域先进和实用的方法,范例库作为智能答疑系统的核心部分,为进一步提高答疑系统的智能性,将CBR引入范例库,研究了基于CBR的智能答疑系统范例库的构建方法,对聚类方法和遗传算法在CBR范例库的检索、维护中的应用进行了分析、测试。通过CBR范例库的建立、检索和维护有效地提高了智能答疑系统的性能、进一步提高了智能答疑系统的智能性。     

基于聚类策略的一种范例删除模型

1 前言基于范例推理(Case-Based Reasoning,CBR)是由R.Schank教授提出的基于范例的推理方法。CBR是用先前求解问题的经验和方法,通过类比和联想来解决当前相似问题的推理方法,这种方法更好地反映专家的思维过程,兼顾了知觉、想象和经验。目前已被广泛应用于医学诊断、工业制造、法律诉讼等领域,并取得很好的效果。由于在CBR系统不断解决问题的过程中,越来越多的新范例被存储在范例库中,则范     

基于知识辞典的范例推理系统的规则提取模型

本文提出了把范例分解为范例描述与结论、分别进行概化、在概化的每个范例模板中进行规则提取的模型，该模型可以解决范例与规则的衔接问题，为CBR与RBR集成推理提供了基础，并且对智能化范例调整也有帮助。最后，文章讨论了模型中存在的一些问题。     

范例推理中面向对象的范例表示研究

结合范例推理的具体特点，按照面向对象的形式定义，给出范例的面向对象表示方法.通过类的层次信息，方便地表示范例复杂的结构信息;它一方面克服了属性-值对表示法无法表示复杂结构范例的缺陷，另一方面将领域知识通过约束规则与范例的表示有机结合起来.在范例相似性计算上，区分类内相似性和类间相似性，使得相似性表示尽可能准确和科学，从而有效地拓展了范例推理系统中的知识表示能力.     

范例推理技术在银行客户信用评估中的应用

范例推理技术是人工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法.为了有效评估银行客户信用等级并提高银行信贷业务效率,文中提出了范例推理技术(CBR)在银行客户信用评估中的应用,并给出了基于范例推理的银行客户信用评估系统的原型,介绍了该系统中的关键技术:范例表示、相似性计算和范例检索,研究了归纳学习、特征子集选择等机器学习方法在范例检索中的应用.     

交互式群范例学习问题的求解及应用

针对传统基于范例推理方法存在的缺陷以及实际决策问题的需求，提出了一种交互式基于群范例学习的问题求解技术，给出了这一技术的问题求解过程、求解算法，针对算法中涉及到的范例检索方法，给出了一种基于2级索引的范例检索算法。弥补了传统CBR方法的缺陷，满足了解决实际决策问题的需要，展望了它的应用。     

基于案例推理的软测量方法及在磨矿过程中的应用

针对复杂工业过程中一些关键工艺参数难以用仪表进行在线检测的问题,提出了基于案例推理的软测量方法.案例表示由案例产生时间、工况描述、解及相似度组成;案例检索采用具有多相似度阈值计算的最近相邻策略;案例重用采用基于静态相似度阈值和基于动态相似度阈值两种算法,并给出了新的案例修正和存储策略.用该方法建立的磨矿粒度软测量模型已成功应用在某选矿厂磨矿过程中,应用结果表明提出的方法效果显著,具有推广应用前景.     

Extended object model for product configuration design

This paper presents an extended object model for case-based reasoning (CBR) in product configuration design. In the extended object model, a few methods of knowledge expression are adopted, such as constraints, rules, objects, etc. On the basis of extended object model, case representation model for CBR is applied to product configuration design system. The product configuration knowledge can be represented by the extended object. The model can support all the processes of CBR in product configuration design, such as case representation, indexing, retrieving, and case revising. The presented model is an extension of the traditional object-oriented model by including the relationship class used to express the relation between the cases, constraints class used in the product configuration knowledge representation, index class used in case retrieving, and solution class used in case revising. Therefore, the product configuration knowledge used in the product configuration design can be represented by using this model. In the end, a metering pump product configuration design system is developed on the basis of the proposed product configuration model to support customized products.     

基于案例的推理在农业专家系统中的应用

该文将基于案例的推理方法CBR应用到农业专家系统中。在对CBR方法作了简单介绍后,提出了在农业专家系统中面向对象的案例表示、案例库组织的两层结构,并以大豆专家系统中病虫害诊断模块为例阐述了CBR推理在农业专家系统中的具体实现过程。     

基于描述逻辑的事例推理综述

基于描述逻辑的事例推理(CBR)是当前CBR研究的热点之一。首先介绍了CBR的起源,然后回顾了基于描述逻辑的CBR的发展历史,接着从4个方面:事例表示与组织、事例检索、事例修正和事例库维护综述了基于描述逻辑的CBR的研究工作,最后指出了基于描述逻辑的CBR目前存在的问题并相应地提出了未来的研究方向。     

基于案例推理的谈判支持系统的研究

通过对谈判案例的表达、检索、复用、评价、适配和学习的研究,基于案例推理的谈判支持系统解决了谈判者谈判相关知识缺乏的问题;在谈判案例表达方法中提出了属性分类方法;采用改进的最近相邻法进行谈判案例适配,以获得更相近的谈判历史案例;通过对基于案例推理的谈判机制分析,构建了基于案例推理谈判支持系统的体系结构,并详细设计了谈判系统的功能.最后,通过一个采购谈判方案验证了基于案例推理谈判支持系统的实用性.     

Hybridizing principles of TOPSIS with case-based reasoning for business failure prediction

Case-based reasoning (CBR) solves many real-world problems under the assumption that similar observations have similar outputs. As an implementation of this assumption and inspired by the technique for order performance by the similarity to ideal solution (TOPSIS), this paper proposes a new type of multiple criteria CBR method for binary business failure prediction (BFP) with similarities to positive and negative ideal cases (SPNIC). Assuming that the binary prediction of business failure generates two results, i.e., failure and non-failure, we set the principle of this CBR forecasting method which is termed as SPNIC-based CBR as follows: new observations should have the same output as the positive or negative ideal case to which they are more similar. From the perspective of CBR, the SPNIC-based CBR forecasting method consists of R⁴ processes: retrieving positive and negative ideal cases, reusing solutions of ideal cases to forecast, retain cases, and reconstruct the case base. As a demonstration, we applied this method to forecast business failure in China with three data representations of a formerly collected dataset from normal economic environment and a representation of a recently collected dataset from financial crisis environment. The results indicate that this new CBR forecasting method can produce significantly better short-term discriminate capability than comparative methods, except for support vector machine, in normal economic environment; On the contrary, it cannot produce acceptable performance in financial crisis environment. Further topics about this method are discussed.     

基于粗集的CBR故障诊断案例的检索方法研究

针对基于案例推理的飞机机载设备故障诊断中知识的表示及检索做了研究,对于目前存在的故障案例在知识的表示和案例的检索中遇到的案例表示多样化,案例检索效率低下等问题,提出了类似于故障树的案例检索树,参考k-d的建树方法,利用粗集理论计算案例各个属性重要性,按属性重要性进行检索,这种方法运用在飞机机载设备故障诊断中,可以显著提高案例检索的效率,几乎是传统方法的一半,同时提高了检索结果的精度,减少了匹配的案例个数.