基于案例的推理

摘要： 在人工智能技术应用于法律的业务场景中,需要结合法律适用的传统方法.法律适用的传统方法可归纳为"三段论"式,即对照事实和法条得出结论.以机器学习、专家系统为代表的人工智能技术在法律场景下之所以可行,在于两者具有"判断"任务的共性.从现有的实践情况看,法律智能应用产品主要有两类,即基于规则的智能应用和基于案例的智能应用.两者在国内外均有具体的商业落地产品,但各自面临不同的开发难点,需要在未来开发中加以克服.

摘要： 在人工智能技术应用于法律的业务场景中,需要结合法律适用的传统方法.法律适用的传统方法可归纳为"三段论"式,即对照事实和法条得出结论.以机器学习、专家系统为代表的人工智能技术在法律场景下之所以可行,在于两者具有"判断"任务的共性.从现有的实践情况看,法律智能应用产品主要有两类,即基于规则的智能应用和基于案例的智能应用.两者在国内外均有具体的商业落地产品,但各自面临不同的开发难点,需要在未来开发中加以克服.

摘要： 1学习环境的理论基础戴维·H·乔纳森2002-9本书分别从社会共享认知、情境学习、日常认知和日常推理、活动推理、生态心理学、分布式认知以及基于案例的推理等有关学习与意义制定的理论出发,并由此强调学习是包括互动的意图—行动—反思活动的实践;分享了有关学习的许多共同信念和价值观,为创设以学生为中心的学习环境设计提供了理论支撑。

摘要： 为提高基于CBR的产品设计中,设计案例获取的自动化水平,文章提出一种针对数据库和文本的基于本体填充的产品设计案例获取方法.首先构建产品设计案例本体,然后对所构建的案例本体进行解析,生成从文本中抽取信息所需的词表.对于数据库型的数据源,首先建立数据库关系模式与本体之间的映射关系,并利用该映射关系自动生成数据库查询语句,对源数据库进行查询.对于文本型的数据源,首先对其进行预处理,生成相应的标注集,然后针对本体中所空缺的元素自动生成检索语句,并将返回值填充到本体中.最终在已有的PDM中开发了设计案例获取构件,并进行了对比实验,验证了该方法的有效性.

摘要： 面向海洋油气田前期开发方案的设计、评估与培训,研究基于ACP理论方法的平行海上油气田系统。首先采用建筑信息模型(BIM)技术建立多层次数字模型,基于我国南海多个开发案例创建人工海上油气田系统;其次,在传统ACP框架中引入基于案例的推理(CBR)技术,丰富了实际系统与人工系统间交互的方式。基于BIM和CBR所开发的平行海上油气田系统,为海洋油气田前期开发方案的设计评估提供快速、准确的三维可视化支持,为企业提供了智能化工程数据累积平台。

摘要： The feature selection in analogy-based software effort estimation (ASEE) is formulized as a multi-objective optimization problem.One objective is designed to maximize the effort estimation accuracy and the other objective is designed to minimize the number of selected features.Based on these two potential conflict objectives,a novel wrapperbased feature selection method,multi-objective feature selection for analogy-based software effort estimation (MASE),is proposed.In the empirical studies,77 projects in Desharnais and 62 projects in Maxwell from the real world are selected as the evaluation objects and the proposed method MASE is compared with some baseline methods.Final results show that the proposed method can achieve better performance by selecting fewer features when considering MMRE (mean magnitude of relative error),MdMRE (median magnitude of relative error),PRED (0.25),and SA (standardized accuracy) performance metrics.%将基于类比的软件工作量估算(ASEE)中的特征选择问题建模为多目标优化问题.其中一个优化目标是最大化工作量估算的精度,另一个优化目标是最小化选出的特征数.基于这2个潜在矛盾的优化目标,提出了一种新颖的包裹式特征选择方法MASE.在实证研究中,选择了实际项目,包括Deshamais的77个项目和Maxwell的62个项目作为评测对象,并将MASE方法与经典基准方法进行了比较.最终结果表明:基于MMRE,MdMRE,PRED(0.25)和SA评测指标,MASE方法可以选出更少的特征,且预测精度更高.

摘要： 基于案例-规则的信息检索模型因知识不确定性或推理不可靠性而存在匹配效率不高的问题,因此制定合理高效的匹配策略来增强信息检索的准确性显得非常重要.本文提出融合酉空间的概念,并通过归一化处理将异构的案例和规则知识在空间中统一表示,定义检索模型的效能解;其次利用酉空间奇异值分解定理得到检索模型的阈值向量,引入融合推理传递函数矩阵的能量泛函的基础上证明了阈值的有效性;再次采用特征阈值向量界定了知识源的元数据与决策目标解集之间的关联性;最后根据特征阈值向量制定融合检索策略并提出了采用特征阈值的案例-规则融合方法实现知识融合,使用基准数据验证本方法的有效性.%Information retrieval model based on case-rule exists low matching efficiency due to the uncertainty and unreliability of knowledge fusion system,so developing a reasonable and efficient matching method to enhance the accuracy of the retrieval model is important.Firstly,this paper proposes the Fusion Unitary Space and defines the Heterogeneous cases and rules in knowledge space by normalization processing,then defines the robust solution of fusion reasoning model.Secondly,we get the threshold vector of system by using the decomposition theorem of unitary space singular value,and proves the effectiveness of the threshold based on introducing the Pan Function matrix of fusion reasoning method.Thirdly,we determine the relevance between metadata of knowledge sources and target solution set of decision by using the feature threshold vector.Finally,we formulate fusion retrieval tactics based on feature threshold vectors,propose the case-rule fusion method to achieve knowledge fusion,and verify the effectiveness of the method by using the benchmark data.

摘要： 鉴于传统的流程管理与知识管理相互独立,难以为流程参与者提供充分的知识支持,提出一种基于知识模式挖掘的流程知识推荐系统.将流程日志和知识学习日志集成,创建流程案例库.根据角色信息和问题描述文本对流程案例建模,使用基于案例的推理挖掘参与者面对新问题时的知识主题需求.使用Markov模型和序列模式算法挖掘面向主题的知识学习模式,为参与者提供符合学习习惯的知识序列.通过某软件开发流程数据集的实验验证了所提算法在流程知识推荐中的可行性,实验结果表明该方法具有较好的准确率和召回率.%The business process management and knowledge management were independent of each other,which made a challenge to provide effective knowledge support for process participants.To solve this problem,a processoriented knowledge recommendation system by mining knowledge patterns from historical process executions was proposed.Process context was modeled with role information of participants and description text of process problems.A case repository was built by integrating process execution logs and knowledge reference logs.On this basis,a case based reasoning approach was utilized to reason the knowledge intention for new process contexts.Further,the topic-wise Markov model and sequential mining were used to analyze participants' learning patterns on each knowledge topic,and more helpful knowledge sequences were recommended in accordance with learners' cognitive patterns.The effectiveness of the proposed method was evaluated with a real-life software development process,and results indicated that the system could achieve better precision and recall.

摘要： 为解决汽车覆盖件模具设计经验依赖性强、隐形设计知识重用效率低、案例知识检索条件要求高、精确度低等问题,针对结构设计知识多源、异构、动态的特点及现有CBR方法的不足,建立了覆盖件模具设计知识的领域本体模型,构建了各本体概念之间的逻辑关系,并提出一种新的案例设计知识检索重用方法.该方法引入基于语义距离、节点深度和节点密度的数学模型,利用语义相似度计算和CBR原理结合(S-CBR)的方法,实现了设计案例知识的双层检索和快速重用,提高了检索效率和准确率,并开发了模具设计支撑系统.最后,以模具结构设计为例验证了所提方法的可行性和有效性.%To solve the problems occurred in the automobile panel die design process included strong dependency of design experience,low tacit design knowledge reuse efficiency and low retrieve accuracy,according to the multisource,heterogeneous and dynamic characteristics of die design case knowledge,the domain ontology model was created,and the logic relationship between ontology concepts was established.The hybrid method of semantic similarity and CBR mechanism named Semantic-CRB (S-CBR) included the node depth and node density was applied to fulfill the target of knowledge reuse and reduce the lead time based on double layer retrieve mechanism.The prototype system was built and an application was given to prove the validation of the proposed methodology.

摘要： 在基于案例的推理（ＣＢＲ）系统中，利用过去解决相似问题的方法来解决当前的新问题，用成功或失败对案例质量进行定性描述不能满足需要。该文结合粗集理论的基本概念，根据案例所包含的条件属性是否完备建立了案例可信度的定量评价模型。利用评价结果可以指导案例的检索和案例库的维护，保证ＣＢＲ系统工作的效率和可信度。

摘要： 本发明公开了一种基于案例树进行案例推理的装置及方法，所述装置包括案例树存储模块、信息输入模块、检索模块、信息输出模块。所述方法，其步骤包括：步骤一，判断案例树的根节点与问题的特征信息的相似度是否符合设定值，若符合，则执行步骤二；否则，执行步骤四；步骤二，依次判断案例树中各子节点的相似度是否符合设定值，若符合，则进一步判断其下属各子节点与问题的特征信息的相似度是否符合设定值；否则，结束对其下属各子节点相似度的判断；步骤三，重复执行步骤二，直至判断出所有相似度符合的节点；步骤四，输出上述各节点中相似度符合设定呈现门限值的节点所对应的问题原因和解决方案。应用本发明，大大提高了推理的速度和方便性。

摘要： 基于案例推理的水泥生产企业污染物排放主动告警方法，属于环保技术领域，本发明方法能够依据主要生产设备的用电数据及时有效地发出污染物排放量的告警信号，提示环保监测部门采取措施减少大气污染；充分利用了电力和环保数据，以及环保人员的工作经验，实现了水泥生产企业污染物排放量主动告警，减轻了环保人员的工作强度；不仅能够及时减少水泥生产企业的污染物排放量，而且也能够为其他污染物排放量高的行业企业的污染物排放及时告警探索出一条可行的技术路线。

摘要： 本发明提供一种基于案例推理和模型推理的激光切割工艺参数优化方法，该方法在输入当前切割任务后，先利用案例推理模块判断当前切割任务是否存在现有工艺参数案例库中，如不存在，根据现有工艺参数案例库和当前切割任务，利用模型推理模块预测出与当前切割任务相匹配的工艺参数；最后根据实际切割情况微调所得工艺参数，并将满足切割效果的工艺参数新增至现有工艺参数案例库中。其效果是：该方法可以基于生成对抗网络对激光切割工艺参数的小样本数据进行扩充，然后再利用扩充后的样本数据训练预测模型，使得模型推理具有更好的准确性和泛化性，从而更加精确快速的确定工艺参数，减少切割实验的次数及成本。

摘要： 本发明公开了一种基于案例树进行案例推理的装置及方法，所述装置包括案例树存储模块、信息输入模块、检索模块、信息输出模块。所述方法，其步骤包括：步骤一，判断案例树的根节点与问题的特征信息的相似度是否符合设定值，若符合，则执行步骤二；否则，执行步骤四；步骤二，依次判断案例树中各子节点的相似度是否符合设定值，若符合，则进一步判断其下属各子节点与问题的特征信息的相似度是否符合设定值；否则，结束对其下属各子节点相似度的判断；步骤三，重复执行步骤二，直至判断出所有相似度符合的节点；步骤四，输出上述各节点中相似度符合设定呈现门限值的节点所对应的问题原因和解决方案。应用本发明，大大提高了推理的速度和方便性。

摘要： 本发明实施例提供一种基于案例推理的应对方案选择方法及系统，属于数据挖掘技术领域。所述选择方法包括：获取当前事件的特征属性；确定所述特征属性的权重；依据所述特征属性以及对应的权重计算所述当前事件和每个历史事件的相似度；筛选出所述相似度大于或等于预设阈值的历史事件以构成相似案例集；计算所述相似案例集中每个历史事件的实施结果效用和感知效用；依据所述实施结果效用和感知效用计算每个所述历史事件的综合评价值；根据所述综合评价值选择所述历史事件作为所述当前事件的最佳匹配事件。该选择方法及系统能够通过案例推理的方式快速选择最优解决方案。

摘要： 本公开涉及一种通过句法‑语义对准和话语分析进行的基于多案例的推理。本文讨论的系统、设备和方法提供被配置为从与先前已知案例关联的标记(例如疾病、病症和/或病状)生成对输入症状诊断的改进自主代理应用。可生成标识对应先前已知案例各种片段粒度(例如文档、段落、句子、短语、单词等)的多个话语树和这些话语树间的修辞关联的扩展话语树。(例如经由自主代理)可提供新症状作为输入。可解析输入以标识输入的各种片段以及片段之间的修辞关联。可通过匹配扩展话语树的节点将这些片段与先前已知案例的片段匹配。如果输入片段间的修辞关联与先前已知案例的扩展话语树中指示的修辞关联匹配，可用与先前已知案例相同的标记对输入进行分类。

摘要： 本发明提供了一种基于案例推理的二步法冶金流程能源评价方法及系统，涉及自动控制技术领域。包括：运用最小流程单元能耗情况解析的方法，对二步法冶炼不锈钢流程能耗进行解析，提出流程能源优化由工序能耗、传搁能耗和差异能耗三部分组成，其中差异能耗是流程能源优化的关键。通过对差异能耗影响因素的分析，提出了基于案例推理的冶金流程能源诊断系统的设计方法，采用灰色关联度的方法进行相似度计算，经过选择得到诊断结果。对不同操作条件和操作制度下炉次信息进行案例诊断，案例推理结果对比分析表明，案例推理的方法可以得到与待诊断炉次工艺操作水平相同、原料配置相近、能耗情况相似的案例推理炉次，适用于复杂的冶金流程能源的诊断。

摘要： 本发明涉及一种基于案例推理的心血管病辅助诊断系统,所述系统包括心血管病案例库、案例推理分类器，所述心血管病案例库被配置有若干条案例，每条案例包括诊断指标及诊断结果，所述案例推理分类器被配置为：根据心血管病诊断所需的诊断指标对待诊病例进行特征提取，提取后的病例保存为一条不存在诊断结果的新案例；通过案例检索和案例重用得到所述不存在诊断结果的新案例的建议诊断结果；将案例检索得到的相似病例和得到建议诊断的新病例输出，通过人机交互界面对结果进行修正；将修正后的新案例保存到所述心血管病案例库。本发明的有益效果是利用这些波形数据对心血管病的诊断提供辅助决策支持，建立了基于改进的CBR的心血管病辅助诊断系统。

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。

摘要： 本发明公开了一种基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法，该方法通过分形维数理论，对风速的间歇性进行了分析与描述，划分得到间歇性风速区间与间歇性风速点，提取风电场历史实测数据中所有间歇性风速点处的风速与风电功率数据，构建特殊天气风速‑功率案例库，在此基础上，对风电功率预测段数据中所有间歇性风速点进行修正，对于预测数据中所有间歇性风速点，利用检索案例库得到的解对该点处的风电功率预测值进行加权修正，得到最终的风电功率预测输出值，以降低预测误差。