一种用于CBR推理机的案例学习算法研究

案例学习是CBR(case-based reasoning)推理机的重要环节,但由于案例的多样性以及对领域的依赖性,导致CBR系统中案例自动生成困难的问题。针对这一问题,提出将seq2seq(sequence-to-sequence)模型用于案例学习。通过seq2seq模型自动生成案例,引入attention机制,提高seq2seq模型生成案例的效果,并利用潜在语义分析(latent semantic analysis,LSA)对网络爬取的语料库进行筛选,利用过滤后的语料库对模型进行训练,最后提出一种基于三元组的评估方法,对生成案例进行评估和存储,从而实现CBR推理机的自主学习。最终将改进的案例学习系统应用到实际的智能机器人上进行验证,测试结果表明该方法具有可行性,且能够有效提高机器人的智能性及易用性。

基于案例推理(CBR)技术在病虫害预测中的应用

基于案例推理(Case-based reasoning,CBR)技术被认为是当今人工智能与专家系统设计的一种非常具有发展前景的方法。阐述了CBR技术的基本概念和工作原理,详细介绍了CBR技术在农作物病虫害预测中的应用,并对其今后的应用前景和存在问题作了概述。

基于CBR的油菜病害诊断推理系统的设计

根据案例推理(CBR)的方法对油菜病例进行二值化,建构油菜病害推理系统;用面向对象的思想,以VC++为开发平台,SQL Server 2000为服务平台,开发了油菜病害诊断系统。系统可很好地应用于油菜病害的诊断和推理。

基于着色Petri网(CPN)在案例推理(CBR)中的应用研究

案例推理(CBR)是人工智能的一种新求解方法,其中案例检索(case retrieval)是案例推理过程的一个重要环节。在CBR基础上引入了Petri网理论,建立了眼科疾病诊治基于案例推理的着色Petri网(CPN)模型,研究探讨了该模型在CBR系统的案例检索中的实际应用。

基于案例推理(CBR)工程造价估算研究

自改革开放以来,我国市场经济发展迅速,工程施工中的造价问题越来越成为我国不可忽视的重要问题之一。我国对工程造价的计划经济管理模式的弊端严重的束缚了我国计划经济的发展。其中基于案例的推理能有效的提高投资的效率和意义,维护了国家的经济利益。通过现有对基于案例推理研究结果的基础上,整合了运用基于案例的方法的优点及其在工程造价方面的应用。阐述了基于案例推理与工程造价估算可以结合事实,对基于案例推理运用到工程造价估算中奠定了基础。

基于CBR的超高层建筑融资模式选择研究

为提升开发商在超高层建筑融资模式选择上的科学性,通过引入案例推理技术(Case Based Reasoning,CBR),在提炼影响其融资模式选择的3层14个指标基础上,运用最近邻策略和网络层次分析的方法构建了该类工程融资模式决策模型。以广州西塔为例对模型进行了有效性验证,并以一栋新建的项目为例对决策模型进行了实证研究,提出了针对性的融资方案建议。研究结果表明政府参与和项目开发商的总资产利润率在超高层建筑融资模式选择决策中占主导地位,且该模型在项目融资方案决策上具有可行性和针对性强等优势。

基于Kmeans和CBR方法的高校就业预测模型应用研究

提出运用Kmeans聚类算法和CBR案例推理方法对高校学生就业趋向进行预测。针对采集的高校就业信息的高维海量数据,首先使用Kmeans聚类方法将已就业数据划分成不同的就业类别,从而极大地减少了特征分析工作量。对未就业数据进行预测时,先计算跟每一聚类中心的距离值,从而得到其合适的分类,再在每一类中进行CBR推理,最后得出对其的预测分类结果。实验结果表明,提出的算法预测结果较为精确,为高校就业指导提供了帮助。

基于案例推理的水上交通突发事件应急响应资源需求预测

针对水上交通突发事件应急响应的资源需求问题,提出基于案例推理(CBR)的资源需求预测方法。首先,通过分析水上交通突发事件范围和近年来长江干线发生的历史案例,在保证案例完整性和有利于提高检索效率的前提下,提取案例的特征属性,定义案例的结构化表示框架,并讨论水上突发事件应急响应资源需求的特点和内容。然后,根据事件信息的属性类型,定义不同的相似度计算方法,确定案例检索过程中的属性权重,采用最邻近法计算全局相似度,求解资源需求预测结果。案例分析表明,案例2与目标案例的相似度最高,经专家对其资源调用情况进行修正后,作为资源需求预测的结果。

基于案例推理的稀土萃取分离过程优化设定控制

针对稀土萃取分离过程难以建立数学模型和实现生产过程自动控制的特点,提出了基于案例推理技术的稀土萃取分离过程两端出口产品纯度智能优化设定控制方法·在简要描述稀土萃取分离过程的基础上,从积累的大量过程历史控制数据中获取过程知识,将典型生产工况总结成案例的形式来构造案例库,并对案例推理过程中案例检索、案例调整、案例修正及存储方法进行了论述·给出了稀土萃取分离过程中萃取剂、料液和洗涤液流量的优化设定控制方法·将该方法应用于某公司HAB萃取提钇生产过程控制,取得了显著成效,表明所提方法的有效性·

基于PSO和CBR优化粒度的磨矿过程设定控制

磨矿产品粒度直接关系到选矿厂的金属回收率、精矿品位等技术指标,针对磨矿过程滞后时间长、参数时变严重、强非线性、强耦合等特性,采用案例推理技术(CBR)实现磨矿粒度优化。相似度计算是CBR中案例检索的关键环节,直接关系到案例检索的精度。传统采用欧式距离计算相似度的方法,通常假设案例各属性的权重固定且相互独立,而该假设往往不能满足实际应用。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的自学习相似度计算方法,并将其引入案例推理中,构成粒度指标智能优化设定系统,并联合常规的基础控制系统,构建了磨矿过程优化设定控制系统,保证磨矿过程整体优化稳定运行。应用到某大型选矿厂的磨矿流程,取得了明显成效,具有推广应用价值。

基于案例推理的学习环境设计研究

基于案例推理(CBR)已经成为了复杂问题解决的一个可信服的认知模式,它揭示了人或智能机器在解决复杂问题时利用过去经验来解决问题的认知过程,也科学地诠释了经验在人类问题解决和学习过程中的本质特征和基础性作用。本文探讨了CBR的认知过程、认知特征以及蕴含的学习新观点,并结合我国普通高中通用技术课程"简易机器人制作"的教学实践需求,运用CBR的教学建议设计、开发了简易机器人制作探究学习环境(InquiryLearning Environment for Making Simple Robot,简称ILEMSR)。ILEMSR是围绕建立预期目标,提供真实体验,学习他人经验,引导经验阐释,促进经验反思,获取经验法则等原则创建的探究学习环境,它能够有效地支持学生在复杂任务情境中利用基于案例推理的方法解决劣构问题的相关行为,促进学生从经验中进行有效学习。

基于范例推理的灾害性地震应急物资需求预测研究

基于范例推理(CBR)理论,利用最近相邻法和粗糙集理论搜索相似度最高的主震历史范例,分析各主要物资需求量的影响因素,预测当前范例主震期应急物资需求量。通过序贯决策,采用马尔科夫预测模型预测余震类型,进而搜索余震历史范例,预测余震期应急物资需求量。以"玉树"地震为例,运用该方法估算地震发生后食物类、生活用品类、药品类、工程机械类的需求量。

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。

基于案例推理的战争设计工程案例库研究

论述了建设战争设计工程案例库的必要性,就战争设计工程案例结果表示以及案例库建设相关问题进行了初步的探讨,构造了战争设计工程案例框架结构,给出了案例研讨结果的结果序列空间分析模型,建立了基于案例的战争设计工程案例库的案例推理机制。

基于案例推理的脑血管病辅助诊断智能系统的设计

根据脑血管病医学诊断的一般过程,应用基于案例的推理(Case-based Reason ing,CBR)技术,设计脑血管病辅助诊断智能系统,克服传统专家系统知识获取的困难,避免知识获取的“瓶颈”,通过动态知识库,增量式学习,不断提高系统的效率。系统设计符合医学诊断的实际过程,现实、可行,有助于提高医师诊断过程的自动化水平。

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。

基于案例推理的大型养路机械故障诊断系统

为实现铁路大型养路机械(简称"大机")故障的智能检索和诊断,使用基于案例推理(CBR)的思路分析和设计用以实现这些目的的系统。阐述案例的表示和构建方法。提出捣固车的故障案例模型构建方法。设计捣固车故障诊断的CBR系统。给出带权值的k-近邻法的案例相似性检索方法。提出大机故障诊断智能决策系统,采用定性和定量检索相结合的方法。故障诊断系统能够进行案例的定性、定量和混合检索。用捣固车的具体故障案例,验证所设计的系统的可行性。诊断系统检索得到的故障类型与依据现场采集的数据判定的故障类型基本一致,能够进行案例调用和修改。

基于案例的推理在增值税纳税申报系统中的应用

将基于案例的推理 (CBR)方法应用于增值税纳税申报系统中 ,收集各种典型增值税案例的处理经验组织成案例库。当遇到实际案例时 ,以业务特征分类成小案例到案例库中寻找相匹配的案例解答后 ,再收集计算结果以输出新案例的完整求解方法。

基于CBR技术与BP神经网络的产品成本估算

针对BP神经网络成本估算方法无法找出典型样本的问题,提出了基于实例推理(Case-Based Reasoning,CBR)技术与BP(Back Propagation)神经网络相结合的成本估算方法,利用CBR技术为BP神经网络筛选出典型实例样本。以QZ型抓斗桥式起重机的成本估算为例进行验证,结果表明基于CBR技术与BP神经网络的成本估算方法更加有效,精度更高。

基于实例推理系统中的权重分析

指标权重的确定在基于实例推理(CBR)系统的检索模型中起着重要的作用。采用基于多位专家的二级模糊综合评判方法求得各个指标的总的综合权重,对指标权重进行了讨论,并引入关联度的概念,讨论了各专家的偏离度及一致性。实例证明有效、可行。