case based reasoning
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2011-03-25
10:53:29
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基于范例推理：原理、研究及应用
[摘要]：基于范例推理既是人类推理的一种重要形式，也一种人工智能范式。文章介绍了
基于范例推理的基本原理、研究课题和应用领域，并指出其目前发展趋势和存在的问题。
[关键词]：基于范例推理；人工智能；问题解决
一、原理和特征
类比是人们经常运用的解决问题的方法，有人甚至认为类比是人类问题解决过程中最主
要的心理机制。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。有时已有的问题解决方法可直接运用来获得新问题的解，但更多的情形
是经验中并没有解决新问题的现成答案，而是需要根据问题的求解目标修改过去解决类似
问题时曾用过的方法以适应目前问题的要求，或综合曾经成功运用过的多种方法来获取最
终的解决方案。基于范例推理（Case Based Reasoning，CBR）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。
基于范例推理既是人类推理的一种重要形式，也是人工智能研究中的一种范式。它不同
于通过链式推理产生问题结论的基于规则的推理，是一种基于过去实际经验或经历的推理。
基于范例推理，其工作原理是从众多的已知范例中挑选出一个或多个和当前新问题最相
似的范例，对它（们）的解决方案进行修改，从而得到新问题的解决方案。CBR 系统的核
心包括四个部分：（1）范例库（case base）：存储先前的经验；（ 2）检索机（indexing
mechanism）：用一种有意义的方法排列范例；（ 3）匹配算法（matching algorithm）：比
较新范例与旧范例的相似度；（4）调整机制（adaptation or inference mechanism）：推演得
出最后的解法。
CBR 系 统 的运 作 过 程 可 概 括 为 “ 4Rs” ， 即 （ 1 ） 提 取 （ Reeduieve ） ； （ 2 ） 重 用
（Reuse）；（ 3）修改（Revise）和（4）存储（Retain）。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（源范例），其关键是找出对新问题
的解决有最大潜在启发价值的旧范例；（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，为成功解决问题提供参考；（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。CBR 既是模拟人类推理和思考
过程的方法论，也是建造智能计算系统的人工智能技术。
CBR 系统是利用范例库中存储的先前解决类似问题的办法进行推理，范例库可以从某个
知识丰富的数据库中抽取，也通过各种知识获取（ knowledge acquisition）方法来得到。
CBR 系统从过去的经验出发进行推理，能够通过引用范例解释其推理，如果范例库中没有
现成的精确的解法，CBR 系统会作出调整给出一个近似的解法，系统用检索或匹配机制来
判定范例间的相似性，几乎不需要抽取专家知识。因此，CBR 具有符合人类解决问题的心
理适宜性。
CBR 有两种基本类型：解释型 CBR 和问题求解型 CBR。解释型 CBR 是应用旧范例构建
一种分析和证明，以对新范例作出某种解释；问题求解型 CBR 则是通过调整旧范例的解答
以满足新问题的要求。前者多应用于咨询系统中，后者在计划、设计工程中更为常用。
基于范例推理和其它人工智能范式相比有许多优势。首先是获取知识相对容易。开发基
资源评论
seclusion2013-05-20挺好用的 说真的
