一种基于案例推理和人工神经网络的辅助决策方法

摘要

本发明是一种基于案例推理和人工神经网络的辅助决策方法。通过输入目标案例依基于神经网络的案例检索算法在模型中匹配相似案例，根据规则或者方法对匹配到的案例方案再进行修改以适应新问题。经过对方案多次调整，保留其最终方案生成新案例，将新生成案例与案例库中与其相似度最大的案例比较两者最大相似度阈值，若相似案例的最大相似度阈值大于设定的相应的相似度阈值，则新生成的新案例替换返回的源案例存入案例库，否则直接将该新案例保存在案例库中，实现案例库的更新。本发明充分利用CBR‑ANN技术，重用之前的案例经验，帮助员工快速进入问题，提升制定解决方案的能力及客户满意度。