基于事例的推理循环中人工神经网络和遗传算法的4种应用模型

从理论上研究了人工神经网络 (ANN)模型和遗传算法 (GA)在基于事例的推理 (CBR)循环中的应用 .针对 CBR循环中遇到的共性技术问题 ,即事例的检索与修改 ,提出了 4种应用模型 :基于神经网络自适应共振 (ART1 )、自组织特征映射 (SOFM)模型的事例聚类 ,基于反向传播神经网络 (BPN)模型的事例相似度计算 ,基于 GA的最近邻检索法 (K- NN)特征权值优化以及基于 GA和 BPN的事例自动修改 .讨论并建立了各种模型的算法 .对提高 CBR实际应用时事例的检索效率与质量具有指导作用 .

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。

基于事例的推理中相似事例选择的神经网络方法

在基于事例的推理(CBR)系统中,为解决采用最相邻近法选择相似事例时属性权值不易确定的问题,提出事例的前提相似度和结论相似度的概念,并采用一种人工神经网络结构进行属性权值的学习.该方法从事例库中自动获取属性权值,并用最相邻近法和学习到的属性权值进行相似事例选择.最后,在光动力治疗(PDT)鲜红斑痣(PW S)的临床病例库中应用该方法进行了试验.

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。

基于事例推理系统中的模糊检索

针对现有建筑结构初步设计专家系统的检索方法存在的不足,介绍了一种基于事例推理的新检索方法.该方法基于模糊相似优先的实例检索思路,采用海明距离的模型描述属性间距离,更好地反映了不同事例属性值的差异,并赋予属性权重系数更加直观的意义,使之更容易选取,适用于普通数据库(非模糊数据库)中的数量型属性的检索.结合一个高层建筑结构初步设计结构选型的工程案例,进行事例检索,说明了新方法的可行性和合理性.

基于事例推理的汽车覆盖件CAPP系统中的事例表达模型

为基于事例推理的汽车覆盖件CAPP系统提出了一种面向对象的事例表达模型。在面向对象建模方法中的传统对象模型的基础上添加关系对象集合R和约束对象集合C以构成扩展对象模型 ,在此基础上进一步扩展构成事例对象模型 ,作为事例表达模型的直接基础。事例表达模型分为四层 ,并包含三种关键类 :事例类、索引类和答案类 ,不同类别的事例信息由上述三种类的对象表达。以某型轿车翼子板为例 ,建立了轿车翼子板事例中的零件类。简要介绍了该系统的事例检索与改写方法。

注塑模智能CAD中基于事例推理技术的研究

将知识工程引入注塑模方案设计中,提高了注塑模具设计的智能化程度;研究了基于事例推理的注塑模设计的关键技术,提出了面向对象的事例表达方法与基于相似度的检索方案,比较了相似度索引和神经索引的不同效果。算例表明了该方法的有效性。

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。

基于事例推理的棉纺工艺专家系统推理模型的设计

基于事例推理是人工智能中的一种重要的推理技术,它的优势在于用众多的事例来有效地支持设计者的工作。论文结合棉纺工艺设计过程详细地介绍了推理模型的设计,为基于事例推理的专家系统提供实用参考。

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。

基于事例推理的冲压模具工时估价法

对工时法报价的分析，提出基于事例推理的冲压模具工时估价法。模拟工程师的报价过程，量化报价模具与在实际生产中积累的相关模具的报价信息，检索7中压模具事例库，进行相似度比较，根据检索出的模具零件的形状和尺寸，调用工时库，计算出模具的价格，开发实用、合理的冲压模具报价系统。

基于事例推理的数字化城市规划设计系统初探

结合数字化技术的发展,探讨传统城市规划方法的数字化实现.利用人工智能技术特别是基于事例推理(Case-Based Reasoning)技术,存贮和运用专家的设计经验来实现数字化城市规划.

基于事例的夹具设计关键技术研究

以夹具为研究对象 ,分析了夹具的相似性 ,指出夹具相似可描述为表达功能的夹具设计信息相似和实现功能的夹具结构特征相似两个方面。根据基于事例的推理方法 ,研究了夹具设计中的事例库组织、检索方法、检索算法和事例的修改等关键技术。实践表明 ,基于事例的求解方式对夹具设计

基于混合推理机制的故障诊断专家系统

多数故障诊断专家系统采用单一的推理机制,或者基于规则的推理,或者基于事例的推理。而这两种推理机制都各有优缺点,采用单一推理机制会造成诊断的不准确性。论文将基于规则的推理和基于事例的推理相结合,设计了混合推理机制。在此基础上,论文设计了一个既有专家知识库,又有故障事例库,具有自学习能力的故障诊断专家系统(AFDES)。实验结果表明,论文设计的混合推理机制是比较有效的。

基于事例的供应商选择模型与方法研究

供应商选择是供应链管理的重要内容。本文根据供应商选择的特点,采用基于事例推理的技术研究供应商选择的决策方法,建立了基于事例推理的供应商选择过程模型。进一步,应用模糊集理论,研究了供应商选择事例的表示与检索,提出了一种考虑模糊特征隶属度函数值的相似度检索方法。最后,给出了基于事例的供应商选择系统的应用实例。

基于多模式推理的企业市场机遇发现决策支持系统

企业如何利用信息技术和信息系统去发现市场机遇一直以来都是国内外学术界关注的焦点之一。本文针对企业在市场机遇发现中的难点，引人多模式推理的方法，来研究企业市场机遇发现决策支持系统。本文首先讨论了多模式推理对企业市场机遇发现的支持作用，接着研究了以CBR为主，RBR作为辅助模块的混合推理过程，并据此设计了支持企业市场机遇发现的决策系统，分析了系统的架构、工作原理以及系统实现的一些关键技术，并详细讨论了支持系统中案例知识的表示和规则知识的表示，最后给出了实例，为企业市场机遇发现的决策支持系统的设计提供了新的思路与方法。

注塑模CBR设计决策系统中利用神经网络方法进行事例检索的研究

注塑模 CBR(基于事例的推理 )系统是借助于历史经验来指导设计决策的。在系统中 ,求解事物的相似性是最重要的一环。本文探讨了利用神经网络方法进行事例检索的途径 ,通过对 CBR系统中输入条件的编码 ,经过对神经网络的样本训练 ,最近邻法调整和人类专家调整 ,得出求解事例相似性的神经网络结构。利用此方法 。

基于事例的预报警技术在设备监控系统中的应用研究

基于事例的推理是直接利用相似的历史事件来解求当前问题的新技术,属于数据挖掘的范畴。本文介绍了数据挖掘的发展概况和应用现状。重点讨论了数据挖掘技术之一———基于事例的推理在设备监控领域中的应用。文中讨论了相关的关键技术,并给出了具体的应用实例。

基于事例的桥梁设计专家系统初探

基于事例的推理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。结合桥梁设计的内容和目标，对基于事例的推理研究工作进行了介绍，提出了桥梁设计专家系统的研究开发方向。

基于ALC的事例库结构及检索研究

为了提高基于ALC的事例检索的效率,通过概念距离及LCS推理给出了索引节点密度大且带权重的事例库层次结构,实现了事例更细致的分类及统一概念距离的语义。根据该结构的组织方式、LCS概念及概念距离给出了事例筛选及相似性度量算法,证明了通过事例筛选得到的候选事例集明显减小,采用相似性度量算法能得到合理的候选事例序列,从而提高了基于ALC的事例检索的效率。