基于范例推理的研究

范例推理系统在人工智能研究中起着很重要的作用。对范例推理结构进行了研究,阐述了这些范例推理结构相应的功能,并把数据挖掘中的一些算法应用在案例推理中,使案例推理趋向智能化。     

基于数据挖掘技术的范例库维护

在范例推理系统中,系统的学习会使范例库无限增大,会导致系统的功能不断下降。范例推理学习系统必须有范例库的维护。本文在详细讨论了范例库的维护技术的同时,提出了一个基于数据挖掘技术的维护策略,以保证系统的学习不影响系统性能。     

范例库上的知识发现

本文着重探讨在范例库中引入一系列可以使用的知识发现技术，以提高范例推理系统的知识获取的自动化程度，这里提出了基于范例库上的修正规则的发现技术与算法，为此进行了实验与讨论。     

范例库中特征项权重的发现技术

系统地探讨了在范例库中引入一系列可以使用的数据挖掘技术，以期提高范例推理系统中知识获取的自动化程度。为了准确地表达范例比较间的本质特征，重点讨论了应用于范例库上特征项赋权的基本技术，并提出了一个自适应发现算法，然后进行了实验，结果表明此方法要优于其它方法。     

基于范例推理的桩基设计辅助系统

基于范例的推理（CBR）是一种新型的人工智能推理技术，能够有效地提高系统的推理求解能力，利用Visual Basic和Access，通过应用数据库来表示和搜索匹配范例，对开发基于范例推理的桩基设计辅助系统进行了初步尝试。     

Multi-Agent的范例推理

多代理(Multi-Agent)系统的研究是分布式人工智能中最为活跃的领域.本文在研究了代理技术在基于范例推理(CBR)中的有关应用后,提出了多代理范例推理模型.在此基础上,讨论了该模型的相关问题并给出了一个用于汽车故障检修和排除的多代理范例推理系统.     

Multi－Agent的范例推理

多代理（Multi-Agent）系统的研究是分布式人工智能中最为活跃的领域。本文在研究了代理技术在基于范例推理（CBR）中的有关应用后,提出多代理范例推理模型。在此基础上,讨论了该模型的相关问题并给出了一个用于汽车故障检修和排除的多代理范例推理系统。     

地质勘探施工技术辅助设计软件范例库的开发

根据地质勘探坑道施工技术的特点，提出了使用基于范例推理思想来开发地质勘探范例库的设想，并简要介绍了基于范例推理思想及其设计方法，并且结合勘探平巷掘进施工技术的特点，将前人所做的成功的勘探平巷掘进工程实例利用CBR的基本原理做成范例库，嵌入到勘探坑道掘进施工技术辅助设计软件，以进一步开发软件的智能化设计功能。     

分类算法在范例推理中的研究与应用

将范例推理中的范例初步匹配看作文本分类的特殊情形,提出基于类别中心向量的分类算法。通过确定待处理案例的归属类别,缩小范例检索范围,减少在范例精确匹配阶段的计算量,提高案例初步匹配的准确性。在此基础上,将上述算法应用在对交通事故案例的处理与交通信息预警系统中。实验与使用表明,该算法能较为准确地判断事故类型并给出相应的预警信息。     

基于范例推理的现代汉语语素字采集

提出语素词的采集方法，在统计的基础上采用语法跟语义分析相结合的方法，分类来提取语素字，并且对语素字内部的兼类情况进行了分析，采用基于范例的推理方法提取兼类语素字。     

基于案例推理的信息系统构建方法研究

提出一种构建信息系统的基于案例推理的新方法及实现技术,为信息系统的方案设计提供一个有效的支持.在案例库的支持下,运用基于案例的推理方法快速实现系统设计方案.提出的方法能有效支持以网络结构设计为主的信息系统方案设计.     

智能化数据挖掘系统

目前通用数据挖掘系统需要由用户自主去选择需要的数据挖掘算法．这就使这些通用数据挖掘工具很难被那些不熟悉数据挖掘术语和数据分析技术的普通用户所使用．为了解决这个问题,文章讲述了一种基于案例推理的智能化数据挖掘系统,这种系统的主要功能是根据用户提交的任务书,在算法库中查找相应的算法自动实现数据挖掘,将用户从繁重的算法设计、算法选择中解脱出来．     

一个基于案例的动态工作流模型

提出了一个基于案例的模型,实现工作流系统的执行动态性和自适应性,工作流接口、定义和案例3个概念的分离实现了动态性,工作流目标以及工作流过程的邦定成为一个动态的可随时调整的过程,采用了基于案例推理的方法,有效地利用工作流系统的日志,在工作流执行过程中根据环境和工作流日志,不断地作出优化调整,实现自适应性。     

基于案例的信息系统设计方法

目的 提出一套基于案例的信息系统设计方法及实现技术,为大型信息系统的顶层设计提供一个有铲的支撑环境。方法 在案例库和综合信息库的支持下,运用基于案例的推理机制快速实现系统设计方案,并通过随机Ｐｅｔｒｉ网技术对原型方案进行分析评价。结果与结论 提出的方法能有效地支持以网络结构设计和资源配置为主的信息系统顶层设计,弥补了以支持软件系统开发为主的传统设计的方法的不足,适用于各类基于计算机网络的信息系统总     

基于覆盖性和适应度的CBR实例库维护

针对实例推理（CBR）系统中实例无限增加会导致实例库冗余和实例检索效率降低,从而使系统总体性能下降的问题,对现有的实例库维护方法进行了分析,给出了基于实例覆盖性的实例保存策略,以此来限制实例库的无限扩大,进而提出以实例适应度函数对实例在实例库中的存在性进行描述,精简实例库中适应性差的实例,从而优化了实例库的存储结构,提高了系统性能．最后以冲裁模具实例库的维护为例,验证了上述方法的合理性和有效性．     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．     

基于事例推理(CBR)的同构模具工艺设计模型

从同构模具的实际情况出发,分析了同构模具ＣＡＤ系统中工艺设计部分开发过程所遇到的困难,在参考事例推理思想的基础上,提出了基于ＣＢＲ的同构模具ＣＡＤ软件工艺设计模型（ＳＳＰＰＣＢＲ）,并详细分析了模型中ＣＢＲ推理机、交互工艺生成模块、综合数据库、工艺知识库、ＣＡＤ系统主要模块的豚建立在这些模块基础上的同构模具工节生成原因、此模型的采用可有效提高同构模具工艺方案生成的智能性。     

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法 ,即通过输入新旧事例中特征之间的两两相似度 ,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度 ,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能