案例推理技巧应用论文
案例推理技巧应用论文 编者按：本论文主要从案例推理的基本原理；案例推理技术的特点；
案例 推理的应用研究情况等进行讲述，包括了案例表示是案例推理的基础,案例知识 一般是以结构化的方式表示的、案例检索根据待解决问题的问题描述在案例库中 找到与该问题或情况最相似的案例、案例推理系统的重要特点之一是能够学习等， 具体资料请见：
【摘要】案例推理技术作为新的一种智能技术,模拟人类求解问题的思路, 通过历史案例找到新问题的解。本文介绍了案例推理技术的基本原理,总结其技 术特点,并对案例推理技术的应用研究情况做了总结。
【关键词】案例推理智能技术案例检索 案例推理技术是人工智能领域中较新崛起的一种重要的问题求解和学习 方法。作为一种基于经验的问题求解技术,案例推理模拟人类求解问题的思路,通 过修改已有的解决方案满足求解新问题的需要。1977年Schank和Abelson的著作 可以看作是案例推理思想的萌芽[1],在80年代中后期,案例推理研究得到了迅速 的发展。
1案例推理的基本原理 当人们选择医生看病时,他们更愿意选择年长的,因为一个有经验的老医生 有更多的临床经验,已经见过和治疗过许多与我们有类似疾病的病人。从本质上 讲,我们考虑医生的经验时,更多的是根据他们曾处理过多少病例,而不是他们懂 得的治疗知识。案例推理与医生看病有相似的原理,符合专家迅速、准确地求解 新问题的过程。
如图1所示,案例推理一般要经过案例检索、案例重用、案例修正和案例存 储四个阶段[2]。为了解决问题案例,首先需要案例库中搜索与所给问题相似的案 例,然后对检索出来案例信息和知识进行重用得到建议解,如果该建议解失败或不 满意时需对其进行修正,得到修正后的案例并将新案例存入案例库。目前绝大多 数现有的案例推理系统基本上都是案例检索和案例重用的系统,而案例的调整通 常是由案例推理系统的管理员来完成的。
1)案例表示案例表示是案例推理的基础,案例知识一般是以结构化的方式表示的,是对 应领域的结构化描述。为了进行案例的表示,首先要选择足以描述案例特点的属 性或称特征,并决定特征的类型和取值范围。特征的选择方法主要有结合专家领 域知识的方法和由系统自动进行特征选择的方法,主要技术有:归纳法,随机爬山 法、并行搜索法和分步定向搜索法等[3]。案例的表示方法主要有结构表示型和 特征-值对表示型。
2)案例检索 案例检索根据待解决问题的问题描述在案例库中找到与该问题或情况最 相似的案例。常用的案例检索方法有最近相邻法,归纳法,知识导引法和模板检索 法等。这些方法可单独或组合使用。案例的相似性匹配方法有许多种,如决策树, 粗糙集,神经网络,证据理论,聚类分析等。
3)案例重用 如何由检索出的匹配案例的解决方案得到新案例的解决方案,这个过程叫 做案例的重用。在一些简单的系统中,可以直接将检索到的匹配案例的解决方案 复制到新案例,作为新案例的解决方案。这种方法适用于推理过程复杂,但解决方 案很简单的问题。例如申请银行贷款。在多数情况下,由于案例库中不存在与新 案例完全匹配的存贮案例,所以需要对存贮案例的解决方案进行调整以得到新案 例的解决方案。案例修正的方法主要有推导式调整、参数调整等。推导式调整指 重新利用产生匹配案例的解决方案的算法,方法或规则来推导得出新案例的解决 方案;参数调整指将存贮案例与当前案例的指定参数进行比较,然后对解进行适当 修改的结构调整方法。此外还可以采用重新实例化、案例替换、抽象与再具体化 等方法。
4)案例修正 在案例重用得不到满意的解时,需要使用领域知识对不合格的解决方案进 行修正,修正后符合应用领域的要求。进行案例修正的技术包括领域规则、遗传 算法、约束满足、函数规划和基于案例的修正等方法。
5)案例库维护 案例推理系统的重要特点之一是能够学习。对于新问题,在进行案例修正 后,如果案例修正的结果是正确的,则需要更新案例库。根据检出案例与新案例的相似程度,可能需要在库中新建一个案例;或当所检索到的案例与新案例非常接近 时,没有必要将此新案例完全存入库中,只需要将调整后案例的一小部分存入库中。
随着案例库中积累案例的增加,案例库中包含了更多的知识,系统解决问题的能力 也不断增强。
2案例推理技术的特点 基于案例的推理与基于规则的推理方法不同的是,基于规则的推理方法经 常依赖于问题领域中的一般性知识,或是在问题描述与结论之间建立一般性的联 系,而案例推理不需要了解问题和结论之间的内部机理,直接利用过去经验中的具 体案例来解决新问题,它通过寻找与之相似的历史案例,把它重新应用到新问题的 环境中来。另外,案例推理是一个不断改善的学习过程,一旦解决了-个新问题,就获 得了新的经验,可以用来解决将来的问题。案例推理具有如下一些特点: 1)不需要显式表达的领域模型,通过收集以往的案例就可以获取知识,避开 了“知识获取瓶颈”的问题。
2)只需确定足以描述案例的主要特征,这比构造显式领域模型要容易得多, 并且在案例库不完备的情况下系统也能工作。
3)在有些领域用具体的或一般化的案例所提供的解答比通过规则推理得 到的解答更令人满意,如在法律领域。
4)案例推理系统能够从新的案例中获得知识(即学习),这使得系统维护更 容易。
5)通过获得新案例,案例推理系统能反映出使用者的经验来。当一个基于规 则的专家系统在六个单位运行了六个月之后,六个系统还是一样的;如果六个相同 的案例推理系统在不同的单位使用,六个月之后它们会成为六个不同的系统,因为 每一个系统都得到了不同的新案例。
3案例推理的应用研究情况 案例推理已广泛应用于医疗诊断、机械设计、电路设计、故障诊断、软件 工程、语言理解和法律法规等各个领域。Schank在耶鲁大学领导的研究小组开发 了案例推理的第一个应用系统CYRUS[4]用于美国前国务卿CyrusVance的旅行及 会议资料的动态记忆。CYRUS的案例组织模型后来被多个案例推理系统所采用,其中CHEF系统[5]基本具备了案例推理的主要环节,是一个在技术上十分完整的 案例推理系统。