基于实例推理系统的多智能体模型研究

1 引言基于实例的推理(Case-Based Reasoning-CBR)是一种利用以往求解类似问题的以实例形式表示的经验知识进行的推理,以获得当前问题求解的结果。一般来说,CBR的推理过程包括问题特征的抽取、相应实例检索、实例的改写与调整、方案的评价和新实例的存贮等基本步骤。传统的CBR专家系统     

机械方案设计中实例检索相似性的研究

实例检索是基于实例推理 (CBR)方法应用于设计过程的一个主要步骤 ,其目的在于从实例库中找出与设计需求最为接近的实例作为实例调整的初始解。本文将相似理论应用于实例检索过程 ,并针对实例检索中所出现的若干问题 ,提出了相应的解决方案。     

基于文本案例的推理技术综述

首先介绍了CBR(Case-based reasoning)推理中一个重要分支--基于文本案例的推理技术TCBR(Textual CBR)的产生背景.然后详细介绍了TCBR推理时采用的结构--实例提取网CRN(Case Retrieval Nets),描述案例的知识单元--信息实体的概念和特性,以及TCBR中如何进行实例提取、改编和学习.最后,对TCBR的改进研究、代表项目以及未来的发展方向作了概括性说明.     

基于粗糙集和相似度量的CBR检索方法

检索是CBR中的关键技术,直接影响到范例推理的效率和质量,该文提出先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,这种检索方法检索效率高。同时给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性。     

基于知识库和实例推理的构件检索方法

提出了一种利用人工智能领域中基于实例的推理（CBR）创建基于知识库的软件构件库进行构件检索的框架方法。重点阐述了利用软件构件的功能和行为知识表达测量检索到的构件实例与问题需求的相似度、构件功能性和构件可重用性的方法。     

基于CBR的火控雷达故障诊断专家系统研究

将基于案例推理(CBR)和专家系统理论应用到故障诊断领域,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统.本文浅析了基于案例推理,介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出了具体的诊断实例.利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高雷达装备故障诊断的正确性和效率.     

基于CBR的产品功构单元模型研究

针对CBR技术在复杂产品设计中的不足之处,探讨了将CBR技术和产品概念设计过程的功构映射过程相结合的方法,对其在应用中的几个关键问题进行了研究.提出了基于CBR的产品功构单元模型的实例的表示方式,给出了功构单元模型的结构形式,研究了实例库的组织方式,分析了功构单元模型在CBR推理流程中的运用,对CBR技术在复杂产品中的应用具有重要的指导意义.     

基于ANN与CBR相结合的复杂装备故障诊断研究

在分析了神经网络(ANN)方法与案例推理(CBR)方法的特点和互补性的基础上,设计了基于ANN与CBR相结合的复杂装备故障诊断模型.将人工神经网络方法融入CBR推理的故障库分类、案例检索、案例修改等多个阶段中,较好地解决了复杂电子装备故障诊断的快速与准确问题.最后通过对雷达情报综合电子信息系统故障实例的诊断仿真,验证了该算法的有效性.     

一种实时的智能机器人推理机制

为提高实例推理(CBR)机制的实时性,提出一种智能机器人推理机制。给出CBR推理流程,采用时间限定算法和向量空间法对其进行改进,以加快检索和完成学习,使用模块化部件搭建智能平台。实验结果表明,与CBR相比,该机制在完成相同任务时所使用的时间更少,得到的结果更加合理。     

基于ALCQ(D)的CBR事例修正算法研究

CBR(基于事例推理)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,事例修正是CBR的关键步骤。以ALC为代表的描述逻辑已被充分应用到CBR中,但目前在基于描述逻辑的CBR中还没有比较有效的算法来判断检索到的相似事例是否需要修正和如何进行修正。ALCQ(D)是在ALC的基础上引入定性数量约束Q和有型域D得到的。提出的算法用ALCQ(D)概念来描述CBR源事例和目标事例,先假定检索到的相似事例能够解决目标问题,即假定目标事例和相似事例同时满足知识库,但这样可能会与知识库产生冲突;接着使用冲突检测机制来查找相似事例概念描述中导致冲突的概念;最后使用概念替换规则在TBox本体库中检索该概念的最相似概念去替换它自己。研究表明,该算法具有界限性、可靠性和完备性。通过一个实例对其进行检验,结果表明,该算法可以准确修正检索到的相似事例,解决目标问题。     

一种支持时间序列数据的CBR检索算法

探讨了如何为CBR（基于范例的推理）增加对一种特殊的范例类型——时间序列数据的支持．分析了基于谱分析的时间序列相似度比较算法不适用于CBR检索的缺点，并在此基础上设计了一种综合性能很好的CBR检索算法．思路是把时间序列相似度比较转化成一个卷积问题，并用DFT来简化这个卷积的计算．通过对这种CBR检索算法进行了深入的理论分析和认真的实验，结果证明，提出的算法是一个高效的算法．在这个检索算法的基础上，CBR就能够席用到时序数据的分析推理中，具有广阔的应用前景．     

基于案例的备件需求预测技术及软件

运用基于案例的推理（CBR）原理，提出一种备件需求的预测技术，研究了相似识别、相似度，相似基准系统等问题。并设计、并发基于案例推理的备件需求预测软件系统。     

实例推理和规则推理在实例修改中的应用

在CBR系统中实例修改是一个关键环节,该文通过分析几种实例修改的方法,提出了将实例推理和规则推理进行整合后引入到实例修改过程中,建立修改规则库来完成实例修改,并就如何建立修改规则库进行了说明,为建立智能化的实例修改提供一种思路。     

基于Rough Set和神经网络的CBR快捷检索方法

检索是CBR中的关键技术,直接影响CBR的推理效率和质量,检索出的案例质量的好坏直接影响着案例重用与修改的难易,该文提出先用粗糙集约简理论去除冗余的案例决策表特征,再用BP神经网络模型来实现相似案例检索,这种检索方法不需要定义案例属性之间的相似度,检索速度快。     

基于实例推理的智能服装图形设计系统

服装图形设计涉及大量几何计算和图形设计,设计过程高度依赖设计师的经验.鉴于以上特点及CBR具有可直接利用相似实例的解来求解目标问题的特性,因此选用CBR为该智能系统的解决方案,并创造性地将点位移及矢量法,模糊推理原理和Bezier曲线算法相结合,设计了实例重用和实例修正算法.     

基于案例推理和规则推理的公安突发事件辅助决策算法

为了提高突发事件发生时公安指挥部门处置决策方案的及时性和科学性,本文提出基于案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和规则推理(Rule-Based Reasoning, RBR)的公安突发事件辅助决策算法。算法根据突发事件的级别、类型和突发事件中的具体数据,如伤亡人数等,通过CBR检索出案例库中同级别同类型的最相似案例,再通过RBR对检索案例的结果进行修正优化使之更适用于突发事件的实际情况。最后通过实例成功地验证了该算法。该算法能够为公安应急预案与辅助决策平台的建设提供参考。     

粗糙集在CBR系统的应用探讨

将粗糙集应用于CBR系统,通过分析、归纳、分类,将复杂CBR推理机理转化为简要的求交集,减少了数学模型的复杂性,使CBR系统推理过程易世和实用.     

运用哈密顿图进行基于事例推理中的改写

1 前言基于事例的推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)是对相似事例进行类比的人工智能推理方法,其原理是利用已有的事例所蕴含的客观规律,通过类比推理,求得新问题的解。由于CBR不必进行知识的提取,而是通过对蕴含客观规律的具体事例进行相似匹配,提取和再利用,因此,CBR克服了专家系统中进行知识获取的困难(知识获取是目前制约专家系统发展的“瓶颈”),能够方便地进行应用。目     

多智能体实例检索控制模型的研究

引言基于实例的推理(Case一Based Reason,ng,eBR)是基于利用以往求解类似问题的以实例形式表示的经验知识进行推理,从而获得当前问题求解结果的一种推理模式Llj,它克服了传统的基于规则推理系统的知识难于获取和推理的脆弱性等缺陷,已广泛应用于各种问题求解的领域。一般来说,CBR的推理过程包括问题特征的抽取、相应实例检索、实例的改写与调整、方案的评价和新实例的存贮等基本步骤〔,一2〕。其     

一种CBR与RBR相结合的智能家庭推理系统*

介绍了一种CBR与RBR相结合的智能家庭推理系统。将CBR与RBR两种人工智能技术相结合,运用于普适计算的典型应用智能家庭中,首先通过RBR推理出当前用户的活动以及心情等较高级上下文;然后再用CBR进行上下文的再处理,融合多类型或历史的上下文,自动预测相似度最大的上下文,并基于该上下文为用户提供个性化服务。