案例推理的应用综述.docVIP

案例推理的应用综述 　　[摘 要]案例推理（Case-based reasoing，简称CBR）是人工智能领域一种较新的问题求解和学习方法，可以模仿人类思维解决问题，并具有增量学习能力等特点，CBR在许多知识经验丰富却难以建立数学模型的领域得到了广泛的应用。本文介绍了CBR的认知模型，并对其典型应用进行了研究综述。 　　[关键词]案例推理;案例推理应用;研究综述 　　中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）24-0310-02 　　1引言 　　案例推理（Case-based reasoing，简称CBR）起源于认知科学对人类推理和学习机制的探索[1]，是伴随认知心理学的研究而发展起来的一门新的推理方式，是人工智能领域较新崛起的一种问题求解和学习方法。其核心思想在于对新问题求解时，可以使用以前求解类似问题的经验来进行推理和学习，从而对问题的求解进行指导甚至直接重用结果，而不必从头做起。概括地讲，CBR就是利用过去的经验案例推理求解新的问题。CBR在推理求解时直接利用案例，而不需要提取规则，弥补了基于规则的专家推理系统在知识获取和组合推理等方面的不足。 　　由于CBR被定义为一种方法而不是一种技术，使得CBR可以更加好吸收各种新方法和技术来完善自身，从1982年耶鲁大学的沙克提出动态记忆理论发展至今，已在计算机科学、医学、故障诊断、交通运输、信息管理、法律、突发事件应急管理、决策、工业、农业、电力等领域获得了广泛应用。本文首先介绍了案例推理的认知模型，然后对案例推理的典型应用进行了研究综述。 　　2案例推理的认知机理模型 　　有许多模型试图更好地描述CBR，其中应用最为广泛的是Admodt和Plaza提出的4R认知模型[2]，如图1所示。 　　在该认知模型的描述中，一个CBR循环通常包括以下四个阶段： 　　（1）检索（retrieve）最相似的案例; 　　（2）重用（reuse）检索到的结论尝试解决新问题; 　　（3）修正（revise）建议的解答; 　　（4）保存（retrain）新问题和修正的解为一条新案例。 　　根据图1所示的4R循环，案例推理的认知机理可描述如下：一个新问题最初被描述成一个新案例（也称目标案例）。历史案例库中存储的是先前的问题描述及相应的解答，称之为源案例。当有新的待求解问题，即目标案例出现时，通过案例检索从历史案例库中搜寻出与目标案例相似的源案例。在案例重用阶段，如果源案例与目标案例的问题描述完全一致，则可直接将源案例的解答作为目标案例的建议解;否则，就需要对源案例的解答进行调整，进而得到目标案例的建议解。在案例修正阶段会对系统给出的建议解进行评估，可通过实际应用检验或者领域专家评价实现，如果评估为失败解就需继续修正。最后通过案例保存将新学习的案例或者修正后的案例储存到案例库中，以用于将来的问题求解，从而实现CBR的学习功能。 　　3案例推理的应用 　　3.1计算机科学与信息系统 　　针对目前的主流有哪些信誉好的足球投注网站引擎和Web浏览器均针对用户的单独有哪些信誉好的足球投注网站行为设计，不便于进行协同Web有哪些信誉好的足球投注网站的问题，文[3]提出了一种基于CBR的协同Web有哪些信誉好的足球投注网站模型，并介绍了基于此模型实现的两套协同Web有哪些信誉好的足球投注网站原型系统。根据数字图书馆个性化推荐系统的设计思想和方法，文[4]提出了基于案例推理方法在信息系统总体设计中的应用，并通过结构化建模方法对案例修正环节进行改进。文[5]使用分级标准架构对案例进行表示，并使用多层案例检索，将此新型的案例推理模型用于推荐机制辅助决策系统，通过一个旅行计划推荐实验证明该方法可提高推荐的有效性。 　　3.2医学 　　案例推理可用于建立各种医疗诊断系统。文[6]提出一种基于相似度阈值的案例匹配算法，可通过对病人表现症状的匹配分析得到诊断结果，并推荐相应的治疗方案，实验结果表明该系统具有较高的诊断效率和较好的智能性，能为医生进行医疗诊断提供一定的辅助作用。文[7]将案例推理用于中医四诊的一般过程，设计了四诊辅助诊断系统，可以克服中医辨证论治在收集外部信息时不准确的缺陷，并提高诊断过程的准确性。文[8]和文[9]分别将其用于高血压检测、肝病诊断。 　　3.3故障诊断 　　案例推理广泛应用于航空航天、电力、工业生产、数控机床等不同行业的故障诊断。文[10]探究了案例推理在飞行器故障诊断中的应用。文[11]介绍一种以领域规则和案例推理为基础的电力设备故障红外诊断系统，该系统可实现电力设备红外测温现场的测温数据录入和设备故障诊断，有效避免了人为原因导致的设备诊断偏差和安全隐患。文[12]将案例推理和软测量技术相结合，提出一种竖炉燃烧过程的智能故障预报方法，并将该方法应用于竖炉燃烧过程的生产实际中，结果表明故障发生率明显降低。文[13]设计