浅谈基于范例推理的软基处理方案决策
基于实例推理方法在机构运动方案设计中的应用
中选择符合功能要求 的一 种 ， 即选 择技 术上 比较成熟 的 常 用机构 ； 另一种是 机构 的改进 与创新 ， 即在现有 常用机构 方 案的基础上进行重 新组 合或 改进 ， 以满 足功 能要求 ： 由此 可见 ， 不论是哪 一种 设计 方法 ． 可从功 能要 求 出发 ， 已 均 在 知设计方案 的基础上进行再设计 。如果具 备 比较完 整的按 功能 （ 运动或动 作） 类 的机 构运 动方 案 ， 分 则设计 时可 以直
ｔｅｍｅｈｎｓ ｈ ｃａｉ ｍ Ｔ ｅｎｔ ｌ ｒｊ ｔ ａ ｅ ｂａ ｅ ｙＣ Ｒ ｙｔ ｏＩ ｅ ｏ ｅａｄｆ ｍｅ ｔ ｃ ｒ ｅ ａ ｅｄｓｒ ｅ ． ｈ ｉａ ｐｏ ｃ ｃｎｂ ｔ ｎｄｂ Ｂ Ｂ ｖｌ ｍ ｄｌｎ ａ ｒ ｔ ｅ ｈ ｐｒ ｅｃ ｂｓ ｈ ａ ｉ ｉ ｅ ０ ｌ ｗ ｅ ｓ ｒ ｓｕ ｕ ｔ ｐ ｉ ｔ ｅ
义。
针对机构运动方案 的设 计 问题 ， 可将 不 同机构 运动 方
案 的功能说明看成是 问题 的初 始条件 ， 用机构 运动初 始 常
方案 即为实例库 中实例 ， 知识 库 中存 有机 构设 计过 程 中所 需知识。从上述的推理过 程可知 ， Ｂ Ｃ Ｒ的关键环节 是 实例 表示 、 检索模型的建立 及实 例的改 写策略 ， 实例 这将 直接关 系到 系统 的成败和 系统 的有效性 。
在进行 技术改造 、 品创 新 、 产装备创新 和 自动化 装 产 生 置或 自动化机器设计 时 ， 要设计 出 可 以完 成某种 运动 或 需 动作即满足某种功能 的机构 。通常机构及 机构运动 方案的
设计过程有 ２种不 同的基 本类 型 ： 一是 从 已知 的现存 方 案
并作相应 处理。典型流程 如图 １ 所示 。
软件工程论文：软件工程论文范文5篇
软件工程论文：软件工程论文范文5篇软件工程论文怎么写？软件工程论文主要研究软件体系结构、操作系统、程序设计语言、数据结构等。
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贝塔分布概率密度图软件工程论文范文一：多元信息粒化与属性选择方法研究针对实际应用问题中数据的高维度、弱标签、多尺度等复杂特性,本文借鉴人类思考与解决复杂问题的粒化及分层认知模式,以多元视角进行目标解析,并在监督式信息粒化与融合、半监督粗糙数据分析、多粒度属性选择等方面展开了系统而又深入的研究与探讨,主要包括:发展了面向复杂数据的多元信息粒化与融合,多元集成的不确定性数据挖掘分析技术,构建了一整套多粒度视角下的属性选择算法框架,最终达到了能够有效提升复杂数据驱动下学习器的性能以及其问题求解的时间效率等目的。
第1章绪论1.1.研究背景与意义1.2.关键方法与技术1.2.1.信息粒化1.2.2.属性约简1.3.存在问题与挑战1.4.本文工作与贡献第2章监督信息粒化下的属性约简2.2.相关知识2.3.本章工作2.3.1.类内外双半径监督信息粒化2.3.2.监督粒化的属性评价与选择2.4.实验分析2.4.1 实验数据2.4.2 实验设置2.4.3 实验结果2.5.本章小结第3章半监督决策系统下的属性约简3.2.相关知识3.3.本章工作3.3.1.局部邻域决策错误率3.3.2.半监督集成属性选择3.4.实验分析3.4.1.实验数据3.4.2.实验设置3.4.3.实验结果3.5.本章小结第4章多粒度问题下的属性约简4.2.相关知识4.3.本章工作4.3.1.多粒度属性约简的定义4.3.2.多粒度属性选择加速器4.4.实验分析4.4.1.实验数据4.4.2.实验设置4.4.3.实验结果4.5.本章小结结论与展望参考文献软件工程论文范文二：基于信任模型的鲁棒众包数据分析方法及应用众包是互联网大发展趋势下衍生的一种非常流行的新型商业模式,企业将过去由员工执行的任务分配出去,以自由自愿的形式外包给非特定的（通常是大型的）大众志愿者来完成,遵从开放式的集思广益的思想来获得最优质的任务结果。
基于范例推理的研究
术。 特别是 目前多数企业实施 Ｅ Ｐ系统 ， Ｒ 它提供 了翔实 ， 准确 的数据 ， 在 Ｃ Ｒ中引入 数据挖掘是非 常必要且 可行 的。这 是 Ｃ Ｒ研究 中前沿性 的 Ｂ Ｂ
重要课题 。 国际上 已有 Ｃ Ｒ和数据挖掘研究人员开始重视 ， Ｂ 已有的成果
有 ： ａｎ ｙ ｄ ｅ ｎ 提 出将 归纳方法用于从范例 库中来 发现修正规则 ， Ｈ ｎ ｅａ Ｋ ａｅ ｎ Ｓａ ｋ ｋｌ 用遗传算法来 选取 范例 的特征权值 。 —个用 于 Ｃ Ｒ系统 与决 ａ 以及 Ｂ 策支持系统的 自动生成范例检索结构的机器学 习方法 。 笔者则系统ｉ ￣ － ， ｔ 在范例推理中可以使用的数据挖掘技术 ， 并把它应用到决 策系统中去研 究。
等。这些任务 目前是人工去完成 ， 然基于 已有 的数据库和机器学习技
３ Ｃ Ｒ的 工作过 程 Ｂ
Ｃ Ｒ的一般 过程 见图 １ 它 由检索 （ ｅ ｉ ｅ） 复用 （ ｅｓ ）修 正 Ｂ ， Ｒ ｔｅ 、 ｒｖ Ｒ ｕｅ 、
（ ｅｉ ）学习（ ｅ ｉ） Ｒ ｖｓ 、 ｅ Ｒ ｔ ｎ ４个主过程组成 ， ａ 因此 Ｃ Ｒ亦称为 ４ Ｂ Ｒ。从图 １中
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， 案例推理趋 向智能化。 使
关键词 ： 范例 推 理 ； 据 挖 掘 ； 工智 能 数 人
中图分类号 ：Ｐ ８ Ｔ １
文献标识码 ： Ａ
影响。 如果能把用户、 专家经验和知识结合起来实行定向挖掘 ， 以减少许 可 多时间 ， 减少盲 目 ， 性 使工作更有成效。 数据挖掘过程是—个循环往复的过 程， 挖掘出来 的结果要经过验证或专家评价 ， 根据评价结果对样本重新进 行选取 ， 或调整挖掘算法， 重新进行挖掘直到得到较为满意的结果为止 。 数 据挖掘可以对模型中的一些关键参数进行确定和优化 ， 同时也可 以把挖掘 出的一些知识加入知识库。它是知识获取的重要手段之一 ， 这些知识和信 息来源于系统 内部 ， 同于常规智能决策支持系统的知识和模型是来源于 不 外部 ， 两者的有机结合可以进一步提高辅助决策的效果。
基于数据挖掘和范例推理的智能分析决策支持技术综述
用到范例推理技术， 比如分类算法等等。 在知识获取中， 人们期 望能够从海量数据中自动提取包括范例在内的知识。然而， 如 何从传统数据库中构造一个丰富的、 有效的并尽可能少冗余的 范例库一直是 ’() 中 待 解 决 的 难 题 之 一 *&"+。 该 文 将 数 据 挖 掘 提高了知识获取的自动化程度， 技术应用于范例库的构造中 *,+， 部分解决知识获取的瓶颈问题， 加快了 ’() 系统的开发周期。 另外， 范例获取之后存在范例的优选问题， 这里引入了决策理 还可以 论来解决这个问题 *&-+。出于对完整性和有效性的考虑 ， 结合规则推理的理性和范例推理方法的经验 ， 可以 避 免 纯 规
-
范例推理与规则推理
!""#$% *.-
定义去处理带不确定的问题， 对基于范例的问题， 决策理论提 供了正式、 系统的方法去解决不确定和不完整的问题。当可选 动作的几种方案的结果并不完全可知的情况下， 假定一个决策 问题， 在这些选择上面， 决策理论提供了一个数学框架。 决策理 论并不给出对“ 正确” 问题的公式， 但能帮助决策者理清他们的 问题， 使得最后选择一个最优的方案。 为了解决 &’( 中的不确定问题，把选择最优范例视作一 个决策问题。 这样， 这项任务就变成了分析和合并不确定因素， 有效性和偏好使得这些影响决策的因子成为范例获取过程的 一部分。 必须处理下面这些问题： 如何确定决策变量； 如何预测 可能结果； 如何建立主观概率和有效性。 过程主要包括决策树， 确定决策变量和值， 找出所有可能的结果及每个结果的概率和 有效性， 最后得到决策树的计算结果 )*+,。
#$!
聚类分析
聚类分析是一个无监督的学习过程。 “ 聚类” 顾名思义是将
软件工程案例分析(两篇)
引言概述：正文内容：一、需求分析：2.需求分析工具与技术：本文将介绍一些常用的需求分析工具和技术，如用例图、需求模型、用户故事等。
我们将讨论这些工具和技术如何帮助分析师更好地理解和记录需求，并与利益相关者进行有效的沟通。
二、设计与建模：1.架构设计：本文将讨论如何通过软件架构设计来满足系统的功能需求和质量属性需求。
我们将介绍一些常见的架构模式和设计原则，并解释它们在案例分析中的应用。
2.设计模式：设计模式是常用的解决方案和设计思想的模板，可以帮助开发者解决一些常见的设计问题。
在本文中，我们将介绍一些常用的设计模式，并通过案例分析说明它们如何在实际项目中应用。
三、编码与构建：1.编码风格与规范：编码风格和规范是保证代码质量和可维护性的重要因素。
本文将介绍一些编码风格和规范的经验和最佳实践，并强调代码重构和代码评审的重要性。
2.持续集成与部署：持续集成和部署是现代软件开发中的关键实践之一。
在本文中，我们将讨论持续集成和部署的概念和原则，并介绍一些常用的持续集成和部署工具。
四、测试与质量保证：1.测试策略与计划：测试策略和计划是保证软件质量的重要手段。
本文将介绍如何制定一个完整的测试策略和计划，并讨论测试覆盖、测试用例设计和自动化测试等问题。
2.性能测试与安全测试：性能测试和安全测试是常见的软件质量保证实践。
在本文中，我们将介绍一些常用的性能测试和安全测试工具，并讨论如何进行有效的性能测试和安全测试。
五、项目管理与维护：1.团队合作与沟通：良好的团队合作和沟通是项目成功的关键因素。
本文将介绍一些团队合作和沟通的最佳实践，并讨论在案例分析中的应用情况。
2.项目维护与支持：项目维护和支持是软件工程中不可忽视的一部分。
在本文中，我们将讨论如何制定一个有效的项目维护计划，并介绍一些常用的项目维护和支持工具。
总结：通过对软件工程案例分析的深入研究，我们可以更好地理解软件工程实践和应用的一些最佳实践。
本文从需求分析、设计与建模、编码与构建、测试与质量保证以及项目管理与维护五个方面进行了详细阐述，并提供了一些具体的案例和工具技术的实践应用。
基于范例库推理的软件成本估算模型研究
第３ ２卷 第 ｌ 期 ９
ＶＬ ２ ｏ ３
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计
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机
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程
２０ ０ ６年 ｌ Ｏ月
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人工 智 能及识 别技 术 ・
文章编号：ｌ － ２（ ０） － １ｌ 文献 ０ ＿ ４８ ０６ ＿ ９— ２ ０ ３ ２ ｌ ０ 标识码： Ａ
ｔ ｅ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ Ｔｈｉ ｐ ｐ ｒｄ ｓ ｒｂ ｓ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｗａ ｅ ｃ ｓ ｓｉ ｔ ｎ ｅ ＣＢＲ ｈ ａ ｔ ｒ ｔｃ ｉ ｔ ｏ ｕｃ ｓｔ ｅ ＣＯＳ ｈ ｓ ｒ ｂｌｍ ． ｓ ａ ｅ ｅ ｃ ｉ ｅ ｅｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｓ ｆ ｒ ｏ ｔｅ ｔｍａ ｅａ ｄ ｔ ｔ ｔ ｈ ｃ ａ ｃ ｅ ｓ ｉ ， ｎ ｒ ｄ ｅ ｈ ｒ ｉ ＣＢＲ ｙ ｔ ｍ ｒ ｈ ｔ ｃｕｒ ｓ ｓｅ ａ ｃ ｉ ｔ ｅ ｅ
ｃ ｌｕ ａ ｉ ｇ ｓｍｉ ｒｔ ｒｔ ｍｅ ｉ ， ａ ｃ ｌ ｔｎ ｉ ｌ ｉ ａ ｉｈ ａ ｙ ｔ ｃ
［ ｙｗｏ ｄ ｌＣａｅｂｓｄｒａｏ ｉｇｃ ）Ｓ ｆ ｒ ｃ ｓ Ｓｍｉ ｉ ； ｅａｃｙｒａｏ ｉｇ Ｋｅ ｒ ｓ ｓ－ａｅ ｅｓｎｎ （ ＢＲ ； ｏｔ ｅ ｏｔ ｉ ｌ ｔ Ｈｉｒ ｈ ｓｎｎ ｗａ ； ｒ ａ ｙ ｒ ｅ
ｈ ｓ ｅ ｔａ ｓ ｅ ｔ ｒ ｒ ｓ ｎ ｅ ｔ ｅ ｓｒ ｕ ｅ ｏ ｅ ｓ ｆ ｗａ ｅ ｃ ｓ ｆ ｃ ｏ ｓ ｔ ｅ ｈ ｅ ａ ｈ ｅ ｓ ｎｉｇ ｐｒ ｃ ｓ ； Ｔ ｅ ｅ ｓ ｎ ｉ ｌａ ｐ ｃ ｓａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔｄ： ｈ ｔ ｔ ｒ ｆ ｈ ｏ ｔ ｒ ｏ ｔ ａ ｔ ｒ ； ｈ ｉ ｒ ｃ ｙ ｒ ａ ｏ ｎ ｏ ｅ ｓ ｔ ｅＣＯＳ ｕｃ ｔ ｒ ｈ ＣＲＢ ｃ ｓ ｘ ｅ ｓｏ ： ｎ ｅ ａ ｅ ｅ ｐｒ ｓ ｉ ｎ ａ ｄ ｔ ｈ
浅析基于实例推理方法的关键技术与应用
以实例为基础进行推理把 ＾ 们以往的经验存成一 个—个的实例。当求解新的问题的时候， 可以对实 例库进行搜索， 找到合适的实例作为参考（ 这其实 是实践经验的重用） 如果对找到的实例有不满． 。 可 以 进行修改以适应当 前情况膨改后 的实例将再次 被存人实例库， 以便下次使用时作为参考（ 这其实 是实践经验的 自 学习） 。在这个过程中 ， 关键的步 骤包括 ： 实例表示 、 实例检索、 实例修改和实例存 储。 逆反馈网络 Ｐ 网绚 。 解放军炮兵学院将 Ｃ Ｒ Ｂ 引 ３ 实例表示。 Ｃ Ｒ系统中问 题求解的状 入自 ． １ 在 Ｂ 行火炮武器系统故障诊断 ， 建立由实例表示 、 态及其求解策略用—个实例来表示。实例的表示 检索、 修改及学习系统组成的， 基于实例推理的自 方式不仅决定着现实世界问题向实例的合理转换， 行火炮故障诊断专家系统。南京理工大学建立了 同时对实例推理的效率也有着很大的影响。 于 个基于实例推理的自 对 动武器辅助｛ 汁开发管理 殳 实例内容的具体表示， 前可选的表示法有 ： 目 产生 平台 ， 它通过采用能在互联网和网际网内交换信 式、 框架、 谓词 、 寓意网络及面向对象 的结构化表 息的描述性语言 Ｃ Ｍ （ ｓ－ ａ ｄＭ ｒｕ ｎ Ｂ Ｌ ａ ｂｓ ａ ｐｌ — Ｃ ｅ ｅ ｋ ａ 示等。 ｇａｅ实现了在分布式的环境下描述实例结构和 ｕｇ ， ） 与上述几种不 同的一种表示方法是 Ｃ ｎｒ 实例内容。 ｏ ｏ 在农业方面 ， 广西大学机械工程学院实 Ｈ ｖｓ ａｅ 提出的一种基于 Ｘ ＭＬ 并适用于所有 Ｃ Ｒ 现了 目 Ｂ 前成熟实例较少的甘蔗收割机智能设计系 系统 能在互联网和网际网内交换信息的描述性 统 ， 在实例推理中 采用 Ａ Ｔ网络进行分类， Ｔ网 Ｒ Ａ Ｒ 语 Ｃ ＭＩＣ ｓ— ａｅ ｒｕ ｎｕ ｇ）Ｃ ＭＬ充 络算法将实例库中的 Ｂ ． ａｅ ｂｓｄＭａｋ ｐｌ ｇａｅ Ｂ （ ａ 。 部件按其特征进行分类。西 分利用了 Ｘ ＭＬ处理过程与数据分离的优点。 通过 北农林科技大学机械与电子工程学院针对农业机 其自 身的文档类型定义艘 实例成为只是一种数据 械评标决策环境复杂、难以建立通用的评价标准 描述形式。这种方法已经在胡 良 明等人没计的基 以 及传统淖场 功祛 的不足等问题提 出一种基于实 于实例推理的自 动武器设计平台中应用。 例推理的农业机械标书评价方法。模具及零件设 ３ ２实例检索 。实例检索是基于实例推理 计方面 ， 西北工业大学实现了—种基于实例推理 Ｃ Ｒ系统的中心环节， Ｂ 检索速度和精度关系着整 技术 的凸模零件设计方法，采用 自 动抽取法进行 个系统的质量。 由于是寻找类似的历史经验． Ｒ 实例 的抽取 ，并运用基于相似度理论的最近邻居 Ｃ Ｂ 的检索有如下特点： 带有一定的模糊性； 总要求从 算法检索策略列实例库中的实例进行检索。戚 占 各个角度去比 较实例之间的相似性。 龙以 Ｖ ＋ 作为系统的开发工具 ， Ｕ ｉｐ ｈ — ｃ＋ 以 ｎ ｒａｉ ｇ ｃ 目 前针对上诉 三种算法进行改进后得到的 ｓ Ｘ作为系统的应用平台， Ｎ 使用最近邻算法进行 算法并成功应用的实例很多 ， 在杨方飞的 研究中 检索 ，完成基于实例推理的模具设计系统的开发 采用模糊相似优先比来描述新问题与各个实例之 和应用 。北京理工大学设计 的 Ｃ Ｒ工艺规划的 Ｂ
软系统方法论逻辑步骤
软系统方法论逻辑步骤1. 引言软系统方法论是一种用于解决复杂问题的系统性思维方法。
它通过将问题看作一个系统，并利用逻辑推理和分析工具来识别问题的根本原因，从而提出有效的解决方案。
本文将介绍软系统方法论的逻辑步骤，以帮助读者理解并应用该方法。
2. 确定问题范围在使用软系统方法论解决问题之前，首先需要明确问题的范围和目标。
这包括确定要解决的具体问题、相关利益相关者以及可行性研究。
3. 建立概念模型概念模型是软系统方法论中的关键概念之一。
它是对所研究问题的抽象描述，用于帮助我们理解和分析问题。
建立概念模型可以通过以下步骤进行：•确定关键变量：确定影响问题的主要变量，并对其进行分类和描述。
•建立关系图：将变量之间的关系表示为图形或图表，以便更好地理解它们之间的相互作用。
•定义子系统：将整个系统分解为多个子系统，并确定它们之间的相互关系。
4. 收集数据数据收集是软系统方法论中的重要步骤之一。
通过收集和分析相关数据，我们可以更好地了解问题，并提出可行的解决方案。
数据收集可以包括以下步骤：•确定数据来源：确定需要收集的数据，并找到合适的来源，例如文献、调查问卷、观察等。
•收集数据：使用适当的方法和工具，如问卷调查、访谈等，收集所需的数据。
•分析数据：对收集到的数据进行整理和分析，以获得有关问题的更多信息。
5. 建立模型建立模型是软系统方法论中的核心步骤之一。
通过建立适当的模型，我们可以更好地理解问题，并提出有效的解决方案。
建立模型可以包括以下步骤：•确定模型类型：根据问题的性质和目标，选择合适的建模方法，如系统动力学、结构方程模型等。
•建立数学模型：将问题转化为数学表达式，并利用数学工具对其进行分析和求解。
•进行敏感性分析：通过改变模型中的参数值，评估对结果产生影响最大的因素，并确定关键变量。
6. 验证模型验证模型是软系统方法论中的重要步骤之一。
通过验证模型，我们可以确定模型是否能够准确地反映问题的本质，并提出可行的解决方案。
几种软基处理方案决策模型
几种软基处理方案决策模型发表时间：2018-12-29T09:34:16.397Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第27期作者：杨萌[导读] 文中的所列的建模方法完全可移植到其它高速公路的地基处理工程中，从而得出在其它工程中合适的处理方法，对软土处理方案决策具有指导意义。
湖北工业大学土木建筑与环境学院武汉摘要：随着高速公路的修建软土问题越来越突出已成为影响工程质量建设工期和工程造价的关键因素之一。
故如何选择技术可靠经济合理安全适用的软基处理方案具有重大的理论和现实意义。
本文首先介绍了中国高速公路软基处理技术决策问题的研究现状，然后介绍了几种软基处理方案决策模型，有多层次模糊决策模型、基于MATLAB-NNT的决策模型、5参数ANN决策模型、基于灰色理论的决策模型、基于范例推理的决策模型等。
1.引言近十几年来，中国高速公路发展迅速。
在高速公路修建过程中，遇到大量软土问题。
这时，需要对是否进行处理，是进行深层处理还是浅层处理等问题做出决策。
对需要处理的地段，则需要确定是深层处理还是浅层处理。
浅层处理常用砂垫层、砂构等；深层处理常用砂井预压、塑料排水板预压、粉体搅拌桩等。
在这些决策中，影响因素众多，计算工作量大，设计理论不完善，经验往往起重要的作用。
因此，如何使软基处理技术决策更具科学性变得非常重要，许多学者进行了研究，其中有：多层次模糊决策软基处理模型、基于MATLAB-NNT的软基处理决策模型、5参数ANN软基处理决策模型、基于灰色理论的软基处理决策模型、基于范例推理的软基处理决策模型等。
2.几种模型的简要介绍2.1多层次模糊决策软基处理模型模糊决策理论和层次分析法是系统工程理论中对非定量问题分析的有效决策方法。
多层次模糊决策模型为二者相结合所构造，并用其对实际工程案例中的软基路段的加固方案进行多因素综合分析，筛选出最优方案，使得最终得到满意结果。
多层次模糊决策模型不仅适用于软土地基加固设计的方案选择，而且还可以将其扩展到其它方面的工程设计中去，诸如道路选线、桥梁基础选择与桥型方案选择等。
基于实例推理
基于实例推理在人工智能领域中，实例推理是一种非常重要的思维方式。
它指的是基于大量的先例或样本，通过类比、比较等方式推测、判断未知事物或情况的过程。
下面我们将分步骤阐述“基于实例推理”。
第一步，收集大量的样本或先例。
这些样本或先例可以来自于各种数据集，例如，图像、语音、文本等。
此外，也可以通过人为的方式，设计出一些实验来产生样本或先例，比如让人们按照某个规则分类某些事物。
在实例推理中，样本的数量和质量非常重要，必须确保样本的质量高、数量足够。
第二步，采用一些特征提取的方法，将样本中重要的信息提取出来。
这些特征可以是数值型的特征，如长度、面积、音量等，也可以是分类的特征，如颜色、形状等。
在这一步骤中，需要注意的是，特征提取的结果应该是有用的、可解释的，便于后续的比较和分类。
第三步，利用已有的样本和特征，进行实例推理。
这一步骤可以采用多种方法，如决策树、KNN、贝叶斯分类器等。
在实例推理中，我们常常需要根据当前的样本和特征，来寻找与之最相似的一个或多个已有的样本，并根据这些样本来进行预测或分类。
这一过程中，需要确保选择的样本具有足够的代表性和可靠性。
第四步，评估推理结果的准确性。
这一步骤非常重要，因为实例推理的效果往往受到很多不确定性因素的影响，如样本的数量、质量、特征提取的准确性等。
因此，在实际应用中，我们需要对推理结果进行评估和验证，以确保它们的准确性和有效性。
总的来说，实例推理是一种非常有用的思维方式，在许多领域中都具有广泛的应用前景。
通过收集大量的先例或样本，并采用合适的特征提取和分类方法，我们可以将实例推理应用于图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域，为我们提供更加准确和有效的决策依据。
如何运用案例和解析提升文章案例分析能力
如何运用案例和解析提升文章案例分析能力案例分析是学术研究和实践中常用的一种方法，通过分析具体案例来揭示问题的本质、解决问题的方法以及背后的原理。
对于提升案例分析能力，学习和运用案例和解析是至关重要的。
本文将探讨如何运用案例和解析来提升文章案例分析能力。
一、理解案例分析的目的和意义在提升案例分析能力之前，我们首先需要明确案例分析的目的和意义。
案例分析的目的是通过具体案例来揭示问题的本质、寻找解决问题的方法，从而提升我们的问题解决能力和决策能力。
通过分析具体案例，我们可以学习成功经验，借鉴别人的经验和教训，为自己的工作和生活做出更好的决策。
二、选择合适的案例选择合适的案例是提升案例分析能力的关键一步。
一个好的案例必须具备以下特点：具有代表性、具有一定的深度和广度、具有一定的难度和挑战性。
代表性意味着该案例在某一领域或行业具有一定的普适性和典型性，可以为我们提供有价值的参考。
深度和广度意味着该案例涉及到不同方面的问题，可以帮助我们全面了解和分析该问题。
难度和挑战性意味着该案例对我们的思维能力和解决问题的能力提出了一定的挑战，可以促使我们思考和学习。
三、深入分析案例在选择合适的案例之后，我们需要进行深入的案例分析。
首先，我们可以对案例中的问题进行梳理和分类，明确每个问题的核心和关键点。
其次，我们可以运用不同的分析工具和方法，如SWOT分析、PESTEL分析、五力模型等，对每个问题进行系统的分析。
在分析过程中，我们要注意收集和整理相关数据和信息，通过数据和信息来支持我们的分析结论。
最后，我们可以运用逻辑和推理的方法，对问题进行综合分析和评估，提出解决问题的最佳方案。
四、运用解析提炼核心在案例分析的过程中，我们需要善于运用解析来提炼问题的核心。
解析是指通过透彻地分析案例中的问题和背景，找到问题的本质和关键点。
在案例中，有些问题可能只是表象，我们需要通过解析，找到问题的根本原因。
解析还包括对问题的分类和整理，将复杂的问题分解成简单的组成部分，更好地理解和分析问题。
base+solution法
主题：基于基础和解决方案的方法（base+solution法）内容：1. 什么是基于基础和解决方案的方法？基于基础和解决方案的方法是一种解决问题的方法论，它强调通过深入理解问题的基础原理和找到解决方案来解决问题。
这种方法注重对问题的根本原因进行分析，并寻找最有效的解决方案，而不是仅仅解决表面现象。
2. 基于基础和解决方案的方法的优势优势一：深入了解问题本质。
通过深入分析问题的基础原理，可以更准确地了解问题的本质，有助于找到更有效的解决方案。
优势二：提高问题解决的效率和效果。
通过基于基础和解决方案的方法，可以避免盲目试错和无效的尝试，从而提高解决问题的效率和效果。
优势三：可持续性。
基于基础和解决方案的方法可以为问题的解决提供长期的、持续的解决方案，避免问题的反复出现。
3. 基于基础和解决方案的方法的应用场景应用场景一：企业管理。
在企业管理领域，基于基础和解决方案的方法可以帮助企业管理者深入了解管理问题的原因，并提出更有效的管理解决方案。
应用场景二：科学研究。
在科学研究领域，基于基础和解决方案的方法可以帮助科学家在解决科学难题时更加深入地分析问题的本质，并找到更有效的解决方案。
应用场景三：个人发展。
在个人发展领域，基于基础和解决方案的方法可以帮助个人深入了解自己面临的问题，找到更有效的个人成长解决方案。
4. 如何运用基于基础和解决方案的方法步骤一：分析问题的基础原理。
首先需要对问题进行深入的分析，找出问题的根本原因，了解问题的基础原理。
步骤二：寻找解决方案。
在了解问题的基础原理的基础上，需要寻找更有效的解决方案，可以通过调研、沟通专家等方式寻找有效的解决方案。
步骤三：实施解决方案。
找到解决方案后，需要有效地实施解决方案，确保问题得到有效解决。
5. 结语基于基础和解决方案的方法是一种高效、有效的问题解决方法，它强调对问题的基础原理进行分析，并寻找更有效的解决方案，可以在企业管理、科学研究、个人发展等领域得到应用。
2019年范例推理属于word版本 (6页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==范例推理属于篇一：基于范例推理的海关行政处罚研究基于范例推理的海关行政处罚研究提要海关行政处罚对于纠正海关相对人违法行为，保证国际贸易的有序进行具有重要的现实意义。
本文主要研究范例推理技术在海关行政处罚中的应用，将现有案件与范例库中已结案件的范例比较，提取相似范例，参考其解决方案，以提高海关行政处罚的办案速度。
关键词：海关行政处罚；范例推理；范例匹配本文为巢湖学院院级青年资助项目（项目编号：XWQ-201X22）海关是指根据国家法令，对进出境的运输工具、货物、行李物品、邮递物品和其他物品进行监督管理、征收关税和其他税费、查缉走私和编制海关统计的国际行政机关。
海关作为国务院直属机关，担负着执行国家国际贸易政策的职责，海关行政处罚作为国家规范国际贸易的重要手段，对于国家经济发展起到重要的保驾护航作用。
而随着中国国际贸易额的不断增长，导致我国海关每年办理行政处罚案件也呈现激增状态。
以浙江省为例，据杭州海关统计，201X年浙江省实现进出口贸易总额2，534.7亿美元，比上年增长35%；其中出口1，804.8亿元美元，比上年增长35.7%，进口729.9亿元，比上年增长33.4%。
同期，杭州海关立案调查行政处罚案件超过6，500起，同比增长幅度超过30%，而同期的海关办理行政处罚的海关工作人员增长幅度不足10%，因此行政处罚的案件大量激增与人力资源紧缺之间存在一定的矛盾。
根据海关有关规定，对于未办结的海关行政处罚案件的行政相对人涉案货物或物品，海关一般不予放行，因此案件的办理速度对于行政相对人办理进出口业务有很大影响。
因此，在海关编制不可能大幅增加的情况下，为了保证案件的办理速度和案件质量，需要借用更科学的办案手段，而范例推理技术作为近年来人工智能领域研究的一个新的成果，对其研究为有效解决海关行政处罚提供了一种启发式思考空间。
基于实例类比推理的软基处理方案决策方法
基于实例类比推理的软基处理方案决策方法
彭小云;张志宏;毕选生;折学森
【期刊名称】《中外公路》
【年(卷),期】2008()1
【摘要】为合理考虑公路软基处理方案决策中诸多影响因素的不确定性与随机性,该文提出基于实例类比推理的方案决策方法。
以同类工程的成功经验为基础建立软基处理方案的实例检索模型,引入归一化效用函数,将不同量纲的原始评估指标值转换到[-1,1]区间,建立当前实例与源实例之间的相似关系,最终实现当前实例的软基处理方案选择。
将该方法应用于高速公路软基处理方案决策,结果符合实际情况。
表明该方法概念清晰,简单实用,计算得出的相似度可以更全面地反映实例之间的相似信息。
【总页数】5页(P32-36)
【关键词】道路工程;软基处理;方案选择;实例类比推理;效用函数
【作者】彭小云;张志宏;毕选生;折学森
【作者单位】武警工程学院;湖南省地质矿产勘查开发局408队;长安大学
【正文语种】中文
【中图分类】U416.1;TP391
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基于案例推理的应急辅助决策方法研究
第 4期
张英菊, 等: 案例推理的应急辅助决策方法研究
基于实例推理的基本理念
基于实例推理的基本理念
夏晓林
【期刊名称】《辽宁大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2003(030)001
【摘要】基于实例推理是目前研究较多的智能问题解决方法之一.它是在近十几年来AI中发展起来的区别于基于规则推理的一种推理方式.它是通过访问知识库中过去同类问题的求解从而获得当前问题解决的一种推理模式.
【总页数】3页(P55-57)
【作者】夏晓林
【作者单位】沈阳师范大学,职业技术学院,辽宁,沈阳,110036
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
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范例推理(CBR)及其应用
摘要：本文主要介绍了范例推理方法的产生、原理、关键步骤、优点以及它的应用。
关键词：类比；范例推理一、概述范例推理（case-based reasoning, 简称cbr），就是指把当前所面临的问题或情况作为目标范例(target case)，而把记忆的问题或情况作为源范例(base case)。
粗略地说，范例推理cbr是由目标范例的提示而得到历史记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一种策略。
它是一种重要的机器学习方法。
基于范例推理就是由目标范例的提示而获得记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一种策略。
范例推理中知识表示是以范例为基础，范例的获取比规则获取要容易,大大简化知识获取[1]。
二、范例推理方法的产生基于范例推理来自认知科学中记忆在人们预期和决策时所扮演的角色,知识源是已经存在的实例,而不是规则。
1982年schank在《dynamic memory》一书中提出了cbr的认知模型,并在此基础上开发了一个cbr的应用系统[2]。
基于范例推理是一种相似或类比的推理方法,其核心在于用过去实际中所用的实例和经验来解决新问题,它直接利用以往的设计结果(实例)进行推理,从而大大减少了知识获取工作量。
在范例推理中，把当前所面临的问题或情况称为目标范例（target case），而把记忆的问题或情况称为源范例（base case）。
粗略地说，基于范例推理就是由目标范例的提示而获得记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一种策略。
范例推理中知识表示是以范例为基础，范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。
cbr产生的主要原因是传统的基于规则的系统在知识获取问题上存在困难,不能做实例的例外处理。
2021杰弗里系列解决方案之考量范文2
2021杰弗里系列解决方案之考量范文 一、纽科姆难题对决策理论的挑战 纽科姆难题是一个与合理行动相关的决策困境问题。
处于纽科姆难题决策情形中的决策者，根据决策理论中的两个基本原则---最大化效用原则和占优策略原则，得出了完全相反的两个答案，使得决策者无法确定什么才是合理的行动。
物理学家威廉·纽科姆（W.Newcomb）在考虑囚徒困境问题的过程中，首先构造出纽科姆难题。
罗伯特·诺齐克（R. Nozick）了解到这个难题后，于 1969 年撰写了一篇着名的论文《纽科姆难题和决策的两个原则》[1] 65~72,标志着纽科姆难题的正式提出。
纽科姆难题体现了作为决策论中最重要且最基本的两个原则，也就是最大化效用原则与占优策略原则之间的冲突。
诺齐克在《理性的性质》一书中谈到纽科姆疑难研究之意义时写道： 经济学家和统计学家已经发展出一种有关合理决策的精心制作的理论，并将其广泛运用到理论与政策研究之中。
这是一种具有数学严格性的，既强有力而又容易掌握的理论。
虽然它作为实际行为的描述之充分性已受到广泛质疑，它仍然是有关合理决策所应满足条件之研究中居于支配地位的标准理论。
我认为，这种标准决策理论需扩充到与行为的符号意义及其他有关因素的明晰思考相结合，而关于当前标准理论之不充分性认识的一个有益入口，是由纽科姆问题提供的。
在学界，纽科姆难题因此引起了广泛的关注。
纽科姆难题有很多版本，以下采自诺齐克最原始的表述： 假定一个拥有超能力的生物，他能够预测你的选择（或者你也可以把它想象成一个科幻故事中外星来的生物，拥有先进的科学技术，同时也是非常友好的等等）。
你知道这个生物过去常常能正确地预测出你的选择（至少到目前为止，对你的选择没有做过错误的预测）。
此外，你还知道这个生物经常正确地预测到其他人的选择，而且其中很多人都处于与你类似的情形中。
现在有两个盒子：盒子B1 和盒子 B2.B1 是透明的，里面有 1000 美元。
以“范例推演”法提升课堂教学效率
以“范例推演”法提升课堂教学效率以“范例推演”法提升课堂教学效率摘要：教学有效，贵在得法。
“范例推演”教学法按照“教师讲首例，学生仿一例，教师引导学生解读一类”的程序，师生运用演绎、归纳思维，帮助学生理解同类知识的内在联系，从而掌握学习一类知识的规律与技巧，拓展历史教学的时空，推动学生自主学习，提升历史教学效力。
关键词：“范例推演”法、演绎归纳、自主学习、提升效力、认知规律引言：当前的高中历史教学有一个非常突出的问题，就是教师教得辛苦，学生学得痛苦。
面对纷繁复杂的历史知识，学生理不清头绪，找不到有效的学习方法，历史教学效率低下。
因此，提升历史课堂教学效力显得尤为迫切。
在多年的历史教学中，我摸索出了一种“范例推演”教学法，以此提高历史教学的有效性。
一、“范例推演”教学法的基本程序所谓“范例推演”教学法，是指教师在一个较长时期的历史教学过程中，引导学生通过演绎、归纳方法理解同类知识的内在联系，从而掌握学习一类知识的规律与技巧，提高学生自主学习效率和能力的一种教学方法。
具体地说，首先，教师要有大教材观、通史观，十分熟悉所有教材内容，并能按一定标准把教材内容进行分析归类。
如整理出历史概念、历史史实、历史线索、历史规律（原理、结论、方法、题型等）等知识类型；其次，教师在课堂教学中，有计划地对同类内容开展教学活动，程序是教师剖析首例——学生自主剖析第二例，反思巩固——学生举一反三，归纳提炼。
即教师以第一次出现的某种类型的知识为范例进行详细讲解，让学生先了解掌握这类知识的内涵要素。
当在教学中，再次遇到同类知识时，教师积极引导学生预习，让学生仿照教师剖析首例的分析思路，对类似的知识进行解剖，开展自主学习，课堂上直接让学生展示学习成果，教师点拨。
之后遇到类似的知识时，教师基本让学生自主学习、课堂展示，并对类似知识进行测评，指导学生进一步反思、提炼、概括，从而掌握学习同类知识的技巧与规律。
简单形象地说，就是“教师讲首例，学生仿一例，教师引导学生解读一类，在反复分析、比较、综合、归纳中构建学生自己的知识与能力体系”。
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浅谈基于范例推理的软基处理方案决策
摘要：范例推理是一种人工智能推理方法，本文应用大量的、成熟的软基处理方法构成软基处理方案决策的源范例库，为实现基于范例推理的软基处理决策奠定了可靠的基础。
通过软基处理方案的目标范例与源范例之间的类比，根据计算获得的软基目标范例与软基处理源范例质检的相似性程度，从而获得软基目标范例的处理方案。
关键词：范例推理软基处理决策模型范例
一、前言
类比是人们经常运用的解决问题的方法。
人们在问题解决的过程中，常常依赖以前解决相似问题的经验，来得到新问题的解决办法。
基于范例推理正是以人类解决问题的这种实际心理历程为基础的一种人工智能范式。
在软土地基上修建高速公路，首先需要对是否进行处理做出决策。
对需要处理的地段，则需要对深层处理还是浅层处理做出决策。
在软基处理技术决策中，涉及的影响因素众多，有地质因素，工程因素，经济因素及环境影响因素等。
计算工作量大，设计理论不完善，经验往往起着重要的作用。
如何使软基处理技术决策更具科学性变的非常重要，近年来这方面的研究取得了不少新的进展，研究人员先后提出了新的地基处理决策新方法，如评分优化法、模糊评判法、层次分析法以及地基处理智能辅助设计系统等。
基于此，本文提出了基于范例推理的软基处理决策模型。
二、基于范例推理的软基处理方案决策模型
1 范例推理的机理
范例推理就是通过访问范例库中过去相关的事例的求解利用类比推理而获得当前问题解。
长期以来，研究人员已经对大量的成熟的软基处理方法进行过比较深入的研究，获得了比较明确的结论。
这些大量的成熟的软基处理方法将构成软基处理方案决策的源范例库，通过软基处理方案的目标范例与源范例之间的类比，根据计算获得的软基目标范例与软基处理源范例之间的相似性程度，获得软基目标范例的处理方案。
基于范例推理(CBR)系统的核心包括四个部分：（1）范例库：存储先前的经验；（2）检索机：用一种有意义的方法排列范例；（3）匹配算法：比较新范例与旧范例的相似度；（4）调整机制：推演得出最后的解法。
CBR 系统的运作过程可概括（1）提取（2）重用（3）修改和（4）存储。
基于范例推理的步骤如下：（1）提出新问题作为目标范例，定义新问题的特征或属性；（2）检索范例库，根据问题的要求，在范例库中找出与目标范例最为相似的范例；（3）根据修正规则来修改检索到的旧范例，为新范例进行计算求解；（4）将有利用价值的新范例存储到范例库中，并对CBR系统的作相应的调整，以完成CBR的学
习功能。
2软基处理范例库的建立
CBR系统所依赖的知识主要存储在范例中，范例的集合构成范例库。
范例库是CBR中的重要组成部分，它是CBR 中主要的知识库。
范例库的大小及其组织结构直接影响CBR系统应用的效率和效果。
如何表示范例，如何组织范例，如何建立范例库的索引，是建立范例库的主要问题。
在CBR范例库的建造中，一个合理的、一致的范例表示方法是必不可少的。
范例应该包含什么？一般认为，范例可以定义为能够导致特定结果的一组特征或属性的集合。
从问题求解的角度来看，一个范例的内容主要由三部分组成：一是问题或情境描述；二是解决方案描述；三是结果描述，
对于基于范例推理的软基处理方案决策模型就是收集已经进行了深入研究的软基处理工程实例，构成软基处理方案的源范例库。
其中，每一实例的属性参数及软基处理方式构成一个范例。
①属性参数的确定
土的物理力学指标有很多，它们对软基处理方案的决策起着重要的作用。
在建立软基处理方案决策模型时，我们不可能考虑所有的参数，这就要求首先去确定哪些属性参数。
通过对各个工程实例及土各个物理指标的研究，我们选择软土厚度、软土压缩模量、路堤高度、地表硬壳层厚度作为属性参数。
②处理方式的分类
在软土地基上修建高速公路，首先需要对是否进行处理做出决策，对某些地质条件若处理不当，会对土的天然结构产生扰动，引起过大的附加沉降。
对需要处理的地段，则需要对深层处理还是浅层处理做出决策。
本文软基处理方式采用不处理、浅层处理、深层处理等。
3目标范例与源范例相似度的计算
相似度计算是衡量软基的目标范例T与源范例之间的相似程度，常用的计算公式有海明距离、欧几里德距离、切比雪夫距离等。
本文拟采用欧几里德距离进行计算：
欧几里德距离计算公式：
（3.1）
其中：为目标范例T与源范例库中第i个范例之间的欧几里德距离，
越小，说明它们之间越相似；表示源范例库中第i个范例的第j个属性的值；n为属性总数；表示目标范例库的第j个属性的值。
在进行相似度计算时，考虑到各属性参数的量纲不同具有不可公度性，采用式2.2对各属性参数进行规范化处理，将各属性值变换到[0,1]区间。
（3.2）
(i=1,2,3…… j=1,2,3…n)
式中：和分别为软基源范例中第j个属性的最小值和最大值
三应用举例
本文选择折学森的>一书中，已经研究清楚并有明确结论的15个工程实例作为研究对象，每一实例的属性参数及软基处理方法构成一个范例，属性参数共四个，即软土厚度、软土压缩模量、地表硬壳层、路堤填土高。
软基处理方式分为三类, 即：不处理、浅层处理和深层处理。
它们的属性参数及处理方式见表所示。
表3.1范例参数表
在研究基于范例推理的公路软土地基处理智能模型时，可以以前12个工程作为源范例，后3个工程作为目标范例。
根据上述范例推理的方法来获得后三个工程实例的处理方法，再和现采用的方法进行比较，用以验证范例推理的方法是否可行。
表3.2范例参数进行规范化处理后汇总表
根据计算的步骤，先对上述各个工程的参数采用式3.2进行规范化处理，将各属性的值全部变换到[0,1]区间，计算结果见表3.2，然后根据欧几里德距离计算公式3.1进行相似度计算，结果见表3.3.根据相似度可以得出目标范例的处理方式。
由表3.3可知，目标范例13与源范例2最相似，目标范例14与源范例8最相似。
目标范例15与源范例3最相似。
由此可得，目标范例13，14，15的处理方式分别与2，8，3相同即不处理，浅层处理，深层处理。
分析结果与实例完全一致。
四小结
在大量的软基处理工程实例的基础上，利用类比推理的方法来获得软基处理的方式，原理简单、直观，使用方便。
对于工程技术人员来说具有一定的借鉴作用。
这种基于范例推理的软基处理决策模型，不仅适用于高速公路的软基处理，在桥头处理、建筑工程地基处理，其他道路路基的处理方面也一样适用，只要我们收集到足够的过去成功的工程实例，形成较全面的源范例库，这一类的问题都可迎刃而解。