基于CBR RBR的推理机在机械比能分析模型中的研究

为了解决录井储层物性评价时由于环境复杂,人员耗费周期长、缺少对数据的全面分析与利用、机械比能分析模型的不确定性的问题,引入知识库的概念,利用CBR RBR推理决策,结合录井专业知识,针对不同情况下的勘探情况,分别建立案例库和规则库,利用混合的推理方法,检索出与当前情况相似度较高的案例库中的案例,并进行推理得出高效的机械比能模型,使之取代人工选择模型,节约人力资源,利用知识驱动概念使模型更加高效,可根据现场人员的需求设计推理结构,可以提高模型的效率,极大地满足储层物性评价需要。

基于事例推理(CBR)的同构模具工艺设计模型

从同构模具的实际情况出发,分析了同构模具CAD系统中工艺设计部分开发过程所遇到的困难,在参考事例推理思想的基础上,提出了基于CBR的同构模具CAD软件工艺设计模型(SSPPCBR),并详细分析了模型中CBR推理机、交互工艺生成模块、综合数据库、工艺知识库、CAD系统等主要模块的功能及建立在这些模块基础上的同构模具工艺生成原理。

基于事例的推理(CBR)研究综述

基于事例的推理(CBR)作为一种增量式的学习方法,规避了传统人工智能在知识获取上的瓶颈问题,逐渐引起人工智能领域研究者的关注。对基于事例的推理(CBR)现有研究工作进行逻辑上的梳理和系统的总结,有助于今后研究工作的开展,具有深远的理论意义。该文首次提出基于事例的推理(CBR)研究的逻辑体系结构,并在此逻辑分析的基础上,从基本理论、关键技术和实践应用三方面进行了综述,对其中关键、通用的方法和技术进行了比较和评价。最后,对未来的研究方向进行了展望。

基于事例推理(CBR)的学习支持系统

学习支持系统 (L PSS)是依据“作业支持系统”(Performance Support System,PSS)概念而提出的支持人们在实际工作中“边干边学”或“即求即应”的系统。就目前而言 ,L PSS系统实现的难点之一是如何对用户提出的问题进行“理解和处理”。本文将重点讨论一种比较有效的“事例推理”(Case- Based Reasoning,CBR)方法 ,并具体描述了如何利用该方法来实现对用户问题的“理解和处理”

基于事例推理(CBR)的注塑模具成本估算系统

探讨了利用基于事例推理技术来估算注塑模的成本,对CBR方法的关键技术如事例的表示、事例的检索、事例的改写及事例的学习过程进行了研究,并提出了"顺序改写"的事例改写方法,提高了模具成本估算的效率。

WWW与基于事例推理(CBR)的岩土工程智能CAD

基于事例的推理是近些年发展起来的一项人工智能技术 ,由于它符合专家求解问题时的认知原理 ,在许多领域得到了广泛的应用 ;Internet的迅猛发展使得全球的信息得以共享。基于事例推理的 CAD同 Internet结合在一起 ,必将对岩土工程设计领域产生深远的影响 ,而这种结合也正是基于事例的推理技术发展的一个重要方向 ,通过WWW、多媒体等技术应用到这种结合中 ,还可以实现远程设计、协同设计、多工种配合设计等 ,达到提高岩土工程设计水平和加快设计进度的效果。

基于事例推理(CBR)的情感智能教学研究

针对事例检索算法中最近邻算法判断盲目、计算量大等问题,改进为聚类C-均值算法;对C-均值聚类对初值敏感,分类结果受到取定的类别数目及聚类中心初始位置的影响,及易陷于局部极小值等问题,再次将改进的算法结合改进后的最大最小距离法,以优化初始聚类,将最终改进的算法进行了仿真比较。将最终改进的算法运用于情感智能教学中,创建了面部表情的子表情模板,提高了表情的识别率。

基于事例的推理(CBR)及其在注塑模具分型面设计中的应用

基于事例的推理(CBR)作为一种增量式的学习方法,规避了传统人工智能在知识获取上的瓶颈问题,逐渐引起人工智能领域研究者的关注。本文对CBR从基本理论、关键技术进行了综述,并结合注塑模具分型面的设计方法进行了实践应用介绍。

基于事例推理的短期负荷预测

将人工智能中的事例推理(CBR)技术引入到电力系统短期负荷预测中,针对传统规则专家系统知识获取的"瓶颈"问题,事例推理充分利用另一种知识资源(以往预测成功的例子)来解决新的预测问题.以前的预测行为作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的预测问题,从事例库中找寻相似事例,并利用其结论,确定新问题的解决方法.实际算例表明,对于短期负荷预测问题,基于事例推理的预测系统在预测精度上优于单一的数学模型,具有较强的实用性.

基于事例推理中差异驱动的事例修改策略研究

总结CBR已有的事例修改的理论和方法,以知识的观点重新看待事例修改问题,从而找到了事例修改的难点,并在此基础上提出了在CBR体系结构上加入知识库,用来存储事例修改的规则;采用差异驱动的事例修改策略获得事例修改规则并进行事例修改。不仅充分利用了已有的CBR流程和事例,并对采用特征和特征值表示的事例具有普遍的意义。

基于事例推理方法在企业知识管理中的应用

知识管理的目的是形成企业的核心能力,给企业带来现实的利益。每个企业需要解决的问题是如何来管理知识并使其发挥应有的作用。知识管理决不只是技术问题,但知识管理的实现离不开相关技术的支持。本文介绍了基于事例推理方法,并说明了该方法是适于实现企业知识管理的一种技术,以及如何在企业知识管理中应用该方法。实践证明,基于事例推理方法是实现企业知识管理的利器之一。

基于粗糙集的协同设计冲突消解事例推理技术

针对协同设计中的冲突消解事例推理问题,提出了一种基于粗糙集的事例推理策略。在该策略中,运用粗糙集中属性重要度的理论和方法,确定事例各特征属性的权重,运用知识约简的理论和方法判断事例知识库的索引。给出了计算权重和索引的算法,以及事例相似性的度量方法。通过索引,检索出与目标事例相关的源事例,并计算它们之间的相似度,从中选取与目标事例相似度值最大的源事例作为参考。最后,给出了一个实例的应用分析,以说明该策略的有效性。

改进的最近邻法在基于事例推理中的应用

在基于事例的推理中,通常采用判断相似度来进行事例检索。目前广泛采用的最近邻法存在着盲目判断、计算量大的缺陷,提出了一种改进的算法,采用聚类的方法把事例库分为合理的聚类,并找到每个聚类的均值,然后在推理中,新事例直接与每个均值进行比较,找到与它最相近的聚类,并在这个聚类中搜索最相近的事例。从而避免了盲目搜索,优化了算法。

基于事例推理技术的水库洪水调度研究与应用

将基于事例推理(CBR)技术应用到水库洪水调度中,提出了一种基于CBR的水库洪水调度模式和方法。利用关系数据库实现了洪水调度事例的表示、组织、索引和存储,并建立了水库洪水调度事例库。将遗传禁忌算法与最近相邻法结合起来,构建了基于遗传禁忌算法和最近相邻法相结合的混合检索算法,提高了事例检索的速度和质量。利用遗传算法对事例特征属性权重进行优化,采用多目标决策方法进行事例的优选,并给出了事例调整和学习的策略。最后,应用该方法开发了基于CBR的水库洪水调度系统,并给出了一个应用实例。基于CBR的水库洪水调度为水库洪水调度提供了一种简化知识获取、提高调度效率和质量、进行知识积累和重用的新的思路和方法。

基于事例的设计推理研究

一、引言事例(case)推理是AI中新崛起的一种重要推理技术。一般认为,事例推理起源于Shanker在《Dynamic Memory(动态记忆)》中所做的工作,后由其学生逐渐发展起来。它基于人的认知过程,其核心思想是:在进行问题求解时,使用以前的求解类似问题的经验来进行推理,而不必从头做起。这与AI中的基于模型的推理技术形成鲜明的对比,一个典型的事例推理过程可归纳如下:

基于规则和事例混合推理的冲突解决技术研究

在分析总结分布式协同设计过程冲突特点和种类的基础上,深入研究了基于关系数据库的冲突解决规则知识表达方法、冲突解决事例知识的框架表达方法和冲突事例的模板检索机制。通过将启发式规则和事例相结合,提出了一种基于规则和事例混合推理的冲突解决支持技术。根据理论研究成果,基于关系数据库,开发了冲突解决支持工具,该工具支持分布式协同设计过程的冲突解决。

基于事例推理的装配顺序规划研究

就现有的计算机辅助装配顺序规划研究中存在的不足，提出基于事例推理（CBR）的装配顺序规划思路，研究基于CBR的装配顺序规划中的关键技术，开发出产品装配分析原型系统PAAS。系统包含装配数据建模，装配顺序规划和综合DFA分析等功能。结合原型系统实例讲解基于CBR的装配顺序规划的实现方法。

基于事例推理的Web服务QoS动态预测研究

随着面向服务计算技术的发展,网络上出现了大量功能相同而服务质量(QoS)有很大差别的Web服务,QoS逐渐成为评价和选择Web服务的重要依据。目前常用Web服务历史QoS的算术平均值来近似服务的QoS,这种度量方法没有考虑Web服务QoS的动态性,不能准确地度量Web服务的QoS,从而造成被选择的Web服务以较大概率不能满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了一种基于事例推理(CBR)的QoS动态预测方法,该方法将Web服务的QoS与服务的外界环境、所处理的任务类型、任务大小关联起来,利用事例推理技术预测Web服务处理新任务时的QoS。实验结果表明,该预测方法能有效地提高Web服务QoS的准确度。

事例推理技术在注塑模设计中的应用研究

通过对基于事例推理 (CBR)技术及注塑模设计过程的分析 ,提出了一个基于CBR的注塑模结构设计系统 ,讨论了基于CBR在注塑模结构设计系统的应用中关于事例的表示、事例的检索。

基于事例推理的注塑模加工时间定额的确定方法

将事例推理技术引入到注塑模加工时间定额研究中,提出了基于事例推理技术的加工时间定额确定方法。重点研究了事例检索和事例修改这两项关键技术,基于遗传算法提出了一个事例层次检索模型,通过对特征权值进行优化处理,提高了事例检索效率和准确度;基于相对系数法和经验公式法提出了一个复合式事例修改策略,通过不同修改规则的优化和组合,保证了事例修改的正确性。最后,通过一个实例验证了此方法的有效性。