史忠植 高级人工智能(中科院)第五章.pdf

高级人工智能
第五章
案例推理

史忠植

中国科学院计算技术研究所
第五章案例推理
5.1概述
5.2流程
5.3案例表示
5.4案例检索
5.5相似性
5.6案例复用
5.7案例推理工具
5.8案例推理应用

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什么是案例？

“案例是对某个过去发生的事件的真实描
述，……目的是引发对一个特殊情境的讨
论和分析.”

•案例是事件。
•案例是含有问题或疑难情境在内的事件。
•案例是典型的事件。
•案例是真实发生的事件。
概述

案例（case）：“案例是一段带有上下文信息的知识，
该知识表达了推理机在达到其目标的过程中能起关键作
用的经验”。具体来说，一个案例应具有如下特性：
案例表示了与某个上下文有关的具体知识，这种知识
·
具有可操作性。
案例可以是各式各样的，可有不同的形状和粒度，可
·
涵盖或大或小的时间片，可带有问题的解答或动作执
行后的效应。
案例记录了有用的经验，这种经验能帮助推理机在未来
·
更容易地达到目标，或提醒推理机失败发生的可能性有
多大等等。
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概述

人们为了解决一个新问题，先是进行回忆，从记忆中
找到一个与新问题相似的案例，然后把该案例中的有
关信息和知识复用到新问题的求解之中。

在基于案例推理(Case-BasedReasoning,简称CBR)中，
把当前所面临的问题或情况称为目标案例(targetcase)，
而把记忆的问题或情况称为源案例(basecase)。粗略
地说，基于案例推理就是由目标案例的提示而获得记
忆中的源案例，并由源案例来指导目标案例求解的一
种策略。
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概述

基于案例推理中知识表示是以案例为基础，案例
的获取比规则获取要容易,大大简化知识获取。对过
去的求解结果进行复用，而不是再次从头推导，可以
提高对新问题的求解效率。过去求解成功或失败的经
历可以指导当前求解时该怎样走向成功或避开失败，
这样可以改善求解的质量。对于那些目前没有或根本
不存在可以通过计算推导来解决的问题。如在法律中
的判例，基于案例推理能很好发挥作用。

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概述

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案例推理发展简况

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案例推理发展简况

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案例推理发展简况
中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室在
基于案例推理方面进行了一系列研究。
•1991年提出了记忆网模型和案例检索算法。
•1993年研制了基于案例学习的内燃机油产品设计系
统EOFDS。
•1994年开发了基于案例推理的天气预报系统。
•1995年开发了基于案例推理的轧钢规程系统
•1996年开发了基于案例推理的淮河王家坝洪水预报
调度系统FOREZ。
•2000年研制了渔情分析专家系统,获国家科技进步
二等奖

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实际案例

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实际案例

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案例问题求解

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案例问题求解

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案例问题求解

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案例问题求解

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案例问题求解

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基于案例学习的一般过程

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基于案例学习的一般过程

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案例存储

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基于案例学习的一般过程

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主要问题

(1)案例表示:基于案例推理方法的效率和案例表示紧密相关。案例表示涉及
这样几个问题:选择什么信息存放在一个案例中；如何选择合适的案例内容描述
结构；案例库如何组织和索引。对于那些数量达到成千上万、而且十分复杂的案
例,组织和索引问题尤其重要。
(2)分析模型:分析模型用于分析目标案例，从中识别和抽取检索源案例库的
信息。
(3)案例检索:利用检索信息从源案例库中检索并选择潜在可用的源案例。基
于案例推理方法和人类解决问题的方式很相近。碰到一个新问题时，首先是从记
忆或案例库中回忆出与当前问题相关的最佳案例。后面所有工作能否发挥出应
有的作用，很大程度上依赖于这一阶段得到的案例质量的高低，因此这步非常关
键。一般讲，案例匹配不是精确的，只能是部分匹配或近似匹配。因此，它要求
有一个