案例推理方法研究

1、精品資料歡迎閱讀案例推理方法研究摘 要：案例推理是人工智能領(lǐng)域中的一種重要的問(wèn)題求解方法， 它以其獨(dú)特的推理風(fēng)格和成功的應(yīng)用，向人們展示了它強(qiáng)大的生命 力。本文從案例推理的起源，原理、框架結(jié)構(gòu)以及案例推理的優(yōu)勢(shì)做 了詳細(xì)介紹。關(guān)鍵詞：案例推理；案例庫(kù)；案例檢索DOI: 10.16640/j.c nki.37-1222/t.20XX.14.1940引言案例推理是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和類比推理的方式來(lái)進(jìn)行的，案例推理方法通過(guò)從以往的實(shí)例中找出與其相似的實(shí)例來(lái)求解所要解決的各 類問(wèn)題，案例檢索的查詢方式和求解過(guò)程是對(duì)于傳統(tǒng)思想的一個(gè)突 破。由于CBR可以通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)過(guò)程來(lái)提高求解的精度和效率，并且具有信息

2、表達(dá)完整，求解方法相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)值方法更加簡(jiǎn)單等優(yōu) 點(diǎn)，案例推理已經(jīng)在很多領(lǐng)域都被成功運(yùn)用。1起源與發(fā)展1982年案例推理的思想萌芽出現(xiàn)在 Schank的Dynamic Memory 中，這被看做是CBR思想第一次出現(xiàn)在世人眼中1。雖然還不夠成 熟，但是隨著時(shí)間的發(fā)展，案例推理以它獨(dú)特的推理原理和在各行各 業(yè)中應(yīng)用的成功，向世界展示了自己獨(dú)特的魅力。Schank著作中有許多關(guān)于案例推理的構(gòu)想是通過(guò)第一個(gè)案例推 理系統(tǒng)-CYRUS來(lái)實(shí)現(xiàn)的，這個(gè)系統(tǒng)使得 Schank著作的關(guān)于案例推 理的理論變成了現(xiàn)實(shí)，是一個(gè)里程碑。這個(gè)系統(tǒng)的成功吸引大批的研 究人員，他們?cè)诟餍懈鳂I(yè)中都建立了一些案例推理系統(tǒng)，并

3、且運(yùn)用于 實(shí)際，取得了不錯(cuò)的成效。德克薩斯大學(xué)的學(xué)者提出了關(guān)于典型案例 的概念，開(kāi)發(fā)了著名的 CBR系統(tǒng)-PROTOS 1983年在法律行業(yè)第一 次引入了案例推理技術(shù)，開(kāi)發(fā)出了 CABARE系統(tǒng)。在案例推理的發(fā)展歷程中，美國(guó)最早起步，技術(shù)也最成熟，緊接 著歐洲學(xué)者也開(kāi)始了對(duì)于案例推理的研究，特別是德國(guó)，1991年第一屆CBF專題研討會(huì)在德國(guó)開(kāi)幕，從此以后每年都會(huì)召開(kāi)一次專題研 討會(huì)。隨后英國(guó)也開(kāi)始效仿，英國(guó)從1995年開(kāi)始每年也召開(kāi)一次CBR 研討會(huì)。歐洲學(xué)者初期對(duì)于案例推理的研究主要方向大部分集中在故 障診斷系統(tǒng)，例如基于案例的規(guī)劃系統(tǒng) CAPLAN2、基于案例的醫(yī)療 診斷學(xué)習(xí)系統(tǒng)3和都是歐

4、洲團(tuán)隊(duì)早期的杰作，隨后歐洲學(xué)者又把研 究方向放到了專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)上。亞洲國(guó)家對(duì)于案例推理的研究和歐美國(guó)家有一定的差距，直到 90年代末期，中國(guó)、日本等亞洲國(guó)家才開(kāi)始重視案例推理的重要性， 并且開(kāi)始了追逐式的研究，通過(guò)不斷的努力縮小和歐美國(guó)家的差距。 其中最著名的學(xué)者是中國(guó)中科院的史忠植， 他在案例推理的研究上取 的了重大突破，提出了用記憶網(wǎng)模型來(lái)表示案例推理中的具體實(shí)例。2案例推理的基本原理現(xiàn)實(shí)生活中的人們處理問(wèn)題總是會(huì)用以前的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)來(lái)處理問(wèn)題，這種經(jīng)驗(yàn)是后天學(xué)習(xí)的，案例推理就是利用這種思想，統(tǒng)計(jì)以 前出現(xiàn)的具體實(shí)例，通過(guò)分析現(xiàn)有問(wèn)題，在以往的實(shí)例中找出類似的 案例，從而求解當(dāng)前問(wèn)題3。C

5、BR的成立條件有兩個(gè)：(1) 對(duì)于輸入相同或者相近時(shí)，輸出總是一致或者接近一致；(2) 案例不是特殊的，是普遍的，會(huì)重復(fù)出現(xiàn)4。案例推理的優(yōu)點(diǎn)是解決某個(gè)領(lǐng)域中的問(wèn)題時(shí)， 并不需要對(duì)應(yīng)領(lǐng)域 的全部知識(shí)，我們需要的是收集問(wèn)題的案例，建立案例庫(kù)。 CBR的原 理就是Watson方法5。案例檢索、案例匹配、案例調(diào)整、案例學(xué)習(xí)是 CBR勺幾個(gè)必然步 驟：(1) 檢索：從建立的案例庫(kù)中找出一個(gè)或者多個(gè)和當(dāng)前待解案 例最相近的實(shí)例；(2) 匹配：使用以前相似案例解來(lái)解決當(dāng)前待解問(wèn)題；(3) 調(diào)整：假設(shè)案例庫(kù)中沒(méi)有和當(dāng)前待解問(wèn)題相同和類似的案 例，需要對(duì)案例進(jìn)行調(diào)整，找到求解途徑；(4) 學(xué)習(xí)：把新案例加入到

6、案例庫(kù)中，供以后求解使用。3案例推理系統(tǒng)的框架CBR勺模型庫(kù)、實(shí)例庫(kù)、索引庫(kù)組成了整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù) 庫(kù)是整個(gè)案例推理系統(tǒng)的基石。當(dāng)一個(gè)新的待解問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)，我們首 先要把具體問(wèn)題表示成具體案例， 然后經(jīng)過(guò)一定的數(shù)據(jù)處理，接著去 數(shù)據(jù)庫(kù)中匹配相似案例并對(duì)檢索出的案例做具體調(diào)整， 最后推理出結(jié) 果，具體的推理框架如圖1。4案例推理的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)根據(jù)以前的經(jīng)驗(yàn)和總結(jié)來(lái)處理當(dāng)前問(wèn)題，是案例推理的基本思路，案例庫(kù)中得具體案例就是以往經(jīng)驗(yàn)的具體表現(xiàn)，這是根據(jù)認(rèn)知學(xué)原理，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是人類在遇到問(wèn)題時(shí)，如果沒(méi)有具體的方法引導(dǎo)， 總是習(xí)慣以往的經(jīng)歷中去尋找類似的情況， 然后加以改進(jìn)，從而解決 當(dāng)前問(wèn)題。案例推

7、理和其他系統(tǒng)比較，有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，基于案例推理系統(tǒng)創(chuàng)建時(shí)不會(huì)引發(fā)知識(shí)獲取的瓶頸問(wèn)題。因?yàn)橹R(shí)獲取只不過(guò)是獲得過(guò)去的已經(jīng)解決了的問(wèn)題過(guò)的案例，它也是一種解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)也是基于案例推理技術(shù)誕生的原 因。（1）CBR解決問(wèn)題時(shí)不要求具有對(duì)待解的全部領(lǐng)域的知識(shí)，需要的是以前的具體案例集合。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)也是案例推理被廣泛關(guān)注的原 因，它降低了解決問(wèn)題的門檻。（2）案例數(shù)量可以一直增加，當(dāng)然應(yīng)該定期的清理冗余案例，隨著案例的增多，求解的效率和精度都會(huì)得到提高。當(dāng)然即使案例庫(kù) 中案例較少時(shí)系統(tǒng)也可以正常進(jìn)行。（3）案例推理以具體案例的方式呈現(xiàn)給使用者，這樣更容易理解。（4）增加解的可靠性。當(dāng)在某個(gè)領(lǐng)

8、域中知識(shí)不算完備或者是剛 進(jìn)入某個(gè)行業(yè)不久，所具有的規(guī)則性和判斷性是不足的， 在解決具體 問(wèn)題時(shí)所得到的解可能不夠精確。 但是如果采用案例推理解法，由于案例是以往真實(shí)的事件，甚至是一些專家做出的經(jīng)典案例， 這樣 推導(dǎo)出的結(jié)果可能更加具有精確性和魯棒性。5結(jié)束語(yǔ)隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，學(xué)科、專業(yè)和領(lǐng)域的劃分越來(lái)越精細(xì)，想 要掌握甚至是精通多個(gè)學(xué)科門類變得越來(lái)越困難，當(dāng)面對(duì)一個(gè)待求解的多學(xué)科綜合問(wèn)題時(shí)，案例推理將是我們最優(yōu)的選擇。案例推理作為 人工智能的一種求解方法，在現(xiàn)階段已經(jīng)被很多行業(yè)應(yīng)用于實(shí)踐當(dāng) 中，隨著技術(shù)的發(fā)展，案例推理將變得越來(lái)越成熟，必將對(duì)各行各業(yè) 產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。參考文獻(xiàn)：1Schan

9、k.R.Dynamic memory a theory of reminding and learning in computers and peopleM.Cambridge : Cambridge University Press ， 1982： 210-213.2M.M.Veloso ， H.Mu no z-Avila.Case-Basedpla nningSelected methodsand systemsJ.AI Communications.1996 ,9( 03): 128-137.3 E.PIaza ， R.Lopezde Mantaras.A Case-Based apprenticethat lear ns from fuzzy examplesJ ， Methodologies for Intelligent System，1990，12 (22)： 420-427.4 Wats on L.Appl ying case-based reas oning tech nique foren terprise systemsD.Sa n Fran cisco: Un iVersity of Salford ，1999.5 Quinlan J.R.Dis