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.     

一种基于相似粗糙集技术的案例库维护

最近的研究工作突现了在案例推理过程中案例库维护的重要性,越来越多的人认为基于案例推理系统包含了案例库维护的有关过程(Review和Restore)。案例库维护作为CBR研究的一个分支,已经研究出不同的案例库维护策略,其中一些是限制案例库的规模,由此引发了CBR系统的能力与效率问题。相似粗糙集技术可以有效地利用差别矩阵,通过不同的相似度阈值发现以及处理案例库的冗余,有选择地删除多余的案例;同时案例库的覆盖度不降低,减少了案例适应性修改的代价,从而确保了CBR系统的能力与效率的兼顾。     

基于事例推理中差异驱动的事例修改策略研究

总结CBR已有的事例修改的理论和方法,以知识的观点重新看待事例修改问题,从而找到了事例修改的难点,并在此基础上提出了在CBR体系结构上加入知识库,用来存储事例修改的规则;采用差异驱动的事例修改策略获得事例修改规则并进行事例修改。不仅充分利用了已有的CBR流程和事例,并对采用特征和特征值表示的事例具有普遍的意义。     

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。     

基于多层前馈神经网络的案例推理系统

采用基于该神经网络技术的案例推理系统，使用交叉覆盖算法，可兰亨登地缩减案例的检索时间、减少案例适应性修改、提高推磊效率。实验表明该系统易于设计构建，极大地提升了CBR在实际中的应用能力。     

基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取

目前基于目视解释或光谱分类的养殖信息提取效率低,难以克服由于地物混杂带来的“椒盐”噪声现象且难以融合地学知识。针对养殖信息提取中存在的问题,首先在分析现有养殖信息提取方法和案例推理CBR(Case\|Based Reasoning)用于遥感图像处理的基础上,提出基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取的研究思路;其次,结合养殖区域的空间特征和属性特征,构建案例的表达模型以及CBR相似性推理模型;最后,对不属于案例构建区的粤西沙田镇进行养殖信息提取的CBR实验,精度达到84.56%。对比CBR方法和传统监督分类方法可知,CBR方法是实现海岸带养殖信息快速准确提取的一种有效手段。     

基于案例推理的工作流异常处理研究

对工作流的异常和案例推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)的机制进行了介绍,给出了一个应用CBR技术进行异常处理的工作流模型,并研究了应用CBR方法处理工作流异常的机制。     

基于案例推理的工作流异常处理研究

对工作流的异常和案例推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)的机制进行了介绍,给出了一个应用CBR技术进行异常处理的工作流模型,并研究了应用CBR方法处理工作流异常的关键技术。     

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CBR技术的网络入侵检测技术的研究

入侵检测技术作为一种新的安全手段,正越来越受到重视.本文提出了一种将CBR技术引入到网络入侵检测系统中的设计思路.CBR技术的实施要点在于案例表示、案例索引和案例修正这几个环节.本文使用XML语言描述网络入侵检测案例的结构,为进一步的研究提供了很好的借鉴价值.     

推理建模中基于KDD和粗糙集的案例修改

在应用基于案例推理技术进行智能建模时，案例修改后的案例质量好坏直接影响所建模型的精度，但是由于案例修改对领域知识的依赖性很强，采用一般手工案例修改方法尤法保证案例修改的质量，即无法保证智能推理模型的精度。基于以上原因，该文提出了一种新的案例修改方法，利用KDD技术，通过有效的多值关联规则挖掘算法从运行数据库中挖掘出案例各属性间的依赖关系，得到案例修改的基本关联规则集，在此基础上利用粗糙集理论对基本关联规则集进行简约，然后根据简约后的关联规则进行案例修改。在线对比实验证明，应用本文方法进行案例修改，提商了修改后的案例质量，从而提高了整体智能推理模型的精度。     

智能教学系统中基于案例推理的教学策略研究

把基于案例推理(CBR)技术引入智能教学系统中教学策略的推理和控制中,提出了在全局教学策略和局部教学策略控制中CBR应用模型,并提出了在这种模式下,案例库的初始化、案例的学习与修正方法.该模型应用以前学生学习的经验作为以后学生学习的引导,从而实现教学策略的自动组织、自动规划,实现学生的自主选择,自由学习.最后进行了总结,提出了下一步研究的方向.     

基于知识挖掘和案例推理的电渣重熔过程智能优化设定控制

依据电渣重熔生产工艺特点、操作经验和历史数据库,提出了基于案例推理的电渣重熔生产过程智能 优化设定控制方法．采用粗糙集理论从积累的大量电渣重熔过程历史控制数据中获取知识,将典型工况总结成案例 的形式以构造案例库,并对案例推理过程中的案例检索、案例修正及存储方法进行详细描述．该智能控制策略应用 于某电渣重熔生产过程,稳定了电渣重熔过程工艺指标,取得了较好的应用效果．     

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.     

MRA-based revised CBR model for cost prediction in the early stage of construction projects

Accurate prediction of construction cost in the initial phase of a construction project is critical to the success of the project. Accordingly, many researchers have proposed various methodologies for predicting the cost in the initial phase with the use of limited information. This study was aimed at improving the prediction performance of a cost prediction model based on the Case-Based Reasoning (CBR) technique, which has recently become widely used. Toward this end, an improved CBR model that uses the Multiple Regression Analysis (MRA) technique in the revision phase of the CBR technique was developed. To verify the prediction performance of the proposed model, a case study was performed on 41 business facilities and 99 multi-family housing projects. The results showed that the prediction performance of the revised CBR model for business facilities and multi-family housings improved by 17.23% and 4.39%, respectively, compared to that of the existing CBR model. The proposed MRA-based revised CBR model is expected to be useful in estimating the construction cost in the initial phase of a project.     

竖炉焙烧过程的智能设定模型

为了改善多目标评价案例推理设定模型在竖炉焙烧过程控制中的性能,运用注水原理分配过程变量的权重和群决策修正方法对多目标评价案例推理设定方法进行改进,得到一种新的智能设定模型.首先引入注水原理构造Lagrange函数对过程变量的权重进行优化分配,再通过案例检索和案例重用得到设定值的建议解,并根据多目标评价模型预测建议解对生产指标的影响效果,最后,对不合理的设定值进行群决策修正.将得到的设定模型应用于竖炉焙烧过程控制中,通过实验测试和对比应用说明了本文方法优于其他方法,能够有效提高多目标评价案例推理设定模型的控制性能.     

A CBR system for injection mould design based on ontology: A case study

Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving the effectiveness of design support in mould design, which is a domain strong in practice but poor in theory. However, existing CBR systems lack semantic understanding, which is important for intelligent knowledge retrieval in design support system. This hinders the application of CBR in injection mould design. In order to develop an intelligent CBR system and meet the need of design support for injection mould design, this paper integrates ontology technology into a CBR system by constructing domain ontology as case-base with a new method, in which two means of acquisition are combined, one is acquiring ontology from existing ontologies, the other from established engineering knowledge resources, and proposing a new semantic retrieval method as the first grade case retrieval. Numerical measurement is also employed as the second grade case retrieval, which adopts various methods to calculate different types of attribute values. A case is executed to illustrate the use of proposed CBR system, then a lot of experiments are organized to evaluate its performance and the result shows that the proposed approach outperforms existing CBR systems.