本文是研究论文《基于案例的推理模型结合遗传算法、群体决策与模板约简》的核心内容，其主要涉及知识与技术领域包括：案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)、遗传算法(Genetic Algorithms, GA)、最近邻规则(Nearest Neighbor, NN)、群体决策(Group Decision-Making, GDM)、模板约简(Template Reduction, TR)以及数据挖掘、模式分类等。
案例推理(CBR)是一种基于先前经验和已解决案例的推理模式，广泛应用于决策支持系统、专家系统、机器学习等，其核心环节包括案例检索、案例重用和案例维护。案例检索是寻找与当前问题最相似的案例集合，案例重用是指基于相似案例的解决方案来解决新问题，而案例维护则涉及案例库的更新与整理。
模板约简(TR)技术在本研究中被采用来优化案例库结构。模板约简通常旨在通过移除冗余或不重要的信息来降低案例表示的复杂度，同时尽量保持案例的本质特征。
遗传算法(GA)是一种模仿自然选择过程的搜索启发式算法，它通过模拟生物进化中的遗传、突变、选择和交叉等操作来寻找问题的最优解。在案例检索阶段，遗传算法被用于优化案例特征的权重，以提高检索到相关案例的准确性。
群体决策(GDM)则是一种决策制定过程，涉及多个决策者基于共识或多数原则共同作出选择。在CBR模型中，群体决策技术被用来评估和利用多个解决方案对案例重用的可能。
最近邻(NN)规则是数据挖掘中一种基于距离的分类方法，其核心思想是相似的问题应该有相似的解决方案。在案例重用过程中，NN规则被用来从案例库中检索出与当前案例最接近的案例，并对其进行应用。
为了评估改进的推理模型(CBR-GDM模型)的性能，作者利用UCI机器学习存储库中的10个数据集进行5折交叉验证实验，对比分析了数据约简前后小样本条件下的分类准确率和分类效率。实验结果表明，结合模板约简(TR)、遗传算法(GA)和群体决策(GDM)后，基于案例的推理模式(CBR)在模式分类性能上有所提高。
总结上述内容，可以看出本文研究的知识点涉及以下几个方面：
1. 案例推理（CBR）的基本原理、重要环节和应用场景。
2. 模板约简（TR）在案例库优化中的作用及其技术实现方法。
3. 遗传算法（GA）作为搜索优化算法的原理和应用，特别是如何用于特征权重优化。
4. 群体决策（GDM）在案例重用过程中的优势和操作方式。
5. 最近邻（NN）规则的基本原理和在案例检索中的应用。
6. 数据挖掘中的5折交叉验证方法和分类准确率、分类效率的分析评价。
7. 实验设计和结果分析，验证了CBR-GDM模型在模式分类方面的性能提升。
本文的详细论述和实验结果不仅对CBR模型的改进具有参考价值，而且对于理解遗传算法、群体决策等技术在实际问题解决中的综合应用提供了有益的参考和深入的见解。
