案例推理技术的研究与应用

案例推理技术的研究与应用

０引言

基于案例推理（ＣａｓｅＢａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ，简称ＣＢＲ）是近年来人工智能领域中兴起的一项重要的问题求解和学习的推理技术。案例推理能利用过去经验中的特定知识即具体案例来解决新问题，它通过寻找与之相似的历史案例，把它重新应用到新问题的环境中来。也就是采用检索历史案例，获得当

前工况相似特征参数的匹配案例，根据具体情况对

匹配案例解方案进行修整，然后应用于当前工况。

１ＣＢＲ的工作原理及相关技术

一个典型的ＣＢＲ问题求解过程的基本步骤可以

归纳为四个主要过程：案例检索（Ｒｅｔｒｉｅｖｅ）、案例

重用（Ｒｅｕｓｅ）、案例修正（Ｒｅｖ

ｉｓｅ）和案例保存

（Ｒｅｔａｉｎ），因此ＣＢＲ亦称为４Ｒ，其工作过程如图一。

在ＣＢＲ中，通常把待解决的问题或工况称为

目

标案例（ＴａｒｇｅｔＣａｓｅ），把

历史案例称为源案例

（ＢａｓｅＣａｓｅ），源案例的集合称为案例库。

从图一中

可以了解ＣＢＲ解决问题的基本过程为：一个待解决

的新问题出现，这个就是目标案例；利用目标案例

图一案例推理周期示意图

的描述信息查询过去相似的案例，即对案例库进行

检索，得到与目标案例相类似的源案例，由此获得

对新问题的一些解决方案；如果这个解答方案失败

将对其进行

调整，以获

得一个能保

存的成功案

例。

这个过程结束后，可以获得目标案例的较完整的解

决方案；若源案例未能给出正确合适的解，则通过案例修正并保存可以获得一个新的源案例。

在案例推理过程中，案例表示、案例检索和案

例调整是案例推理研究的核心问题。绝大多数现有

的案例推理系统基本上都是案例检索和案例重用的

系统，而案例调整通常是由案例推理系统的管理员

来完成的。

１．１案例表示与组织

案例表示是案例推理的基础，是对过去的经验

的相关的知识片断的表述，它将过去的经验作为内邻检索法认为两个案例的特征集是相同的，且同一

特征在不同的案例中具有相同的权重。带权值的近

邻法是目前应用较为广泛的一种案例匹配算法。根

据案例的描述特征，带权值的近邻法公式表示为：

（１）

其中：Ｔ代表新案例；Ｓ表示案例库中存贮的源

案例，ｆｉＴ和ｆｉＳ分别表示案例Ｔ和Ｓ的第ｉ特征属

性

值；ｗ是第ｉ个特征属性的的重要性加权系数。案

容。案例的内容一般有如下三个主要组成部分：①

问题的描述：案例发生时要解决的问题的状态描述；

②解决方案：针对出现问题的求解方案；③反馈结

果：执行解决方案后的结果信息，对解决方案的评

估和总结。案例的表示涉及以下几个方面：选择哪

些知识存放在案例中，如何选择合适的结构描述案

例内容，案例库如何组织。案例恰当的表示与合理

组织则能够反映事物的本质特征，案例检索系统就

能够迅速的从案例库中检索出所要的案例，从而使

效率提高。

案例的表示形式一般没有特别的限制，可以采

用不同的形式和方法。现有的系统中，大多数案例

都采用基于特征向量的表示方法进行描述，即：设

ｆｆ┉ｆ为研究对象的特征属性集合，Ｖ表示特征

ｉ

例的近似度越小，就表示案例越接近，案例越相似。该公式源于二维空间的标准欧拉距离公式，在其基础上加入权值，改进了两个案例之间的距离计算。通常，随着案例数目的增加，这种方法的检索时间将线性增加。因此，当案例库规模相对较小时，这种方法将比较有效。

１．２．２归纳索引法

归纳索引法又称归纳法，这种方法不断地从案例的各组织成分中归纳出最能将该案例与其它案例区分开来的成分，并根据这些成分对案例库建立多个索引，将案例组织成一个类似于判别网络的层次结构。进行案例检索时，与归纳索引配合使用，检索过程以归纳索引形成的决策树为基础，采用由上

１２ｎｉ而下求精的“探针”策略。随着搜索的深入，所找ｆｉ的值域（ｉ＝１，２，┉，ｎ），ｖｉ＝（ｖ１，ｖ

２，┉ｖｎ）为

特征集合的一个取值向量，称为特征向量。其中ｖ属

到的案例与问题描述的相似程度将越来越高，直到

ｉ

于Ｖｉ（ｉ＝１，２，┉，ｎ），则一个案例就可

以表示为

一个特征向量。

１．２案例检索

案例的检索与匹配是实现案例推理的关键，也

是目前ＣＢＲ的一个研究热点。案例检索是利用案例

库的索引和组织结构，根据待解决问题的问题描述

在案例库中找到与该问题或情况最相似的案例。目

前ＣＢＲ的案例检索主要有最近相邻策略、归纳检索

策略、知识引导策略、模板检索策略等。这些方法

可单独或组合使用，最近相邻策略和归纳推理策略

是较为通用的检索方法。

１．２．１最近相邻法

最近相邻法又称近邻法，是指利用基于特征的

加权和来评价新案例与库中存贮案例的相似度。近

不能下降为止，最后停留在某一树结点上，这时，以

该树结点为根的所有案例就是与问题描述特征相匹

配的全部可能案例。归纳法的任务是在需要被分类

的各种各样的案例中，归纳出哪一种特征的判断能

力最好。这种方法的优点主要有两点：①能够自动、客观地进行案例分析，确定出对案例的差异具有最

佳区分能力的特征；②案例可以根据检索的需要组织成层次结构，其检索时间不是线性增加。

１．３案例重用

一旦检索到相似案例，就可以使用检索到的相似案例所提供的解决方案来帮助解决目标案例的问题，这个过程称为案例重用。对于一些匹配较好的案例，可以直接将检索到的匹配案例的解决方案作为新案例的解决方案，案例重用后取得良好效果。