案例推理

摘要： 在旅游时游客很难预先知道自己的旅游需求,并且旅游偏好在旅游过程中也会发生变化。为了给游客提供即时高效的个性化信息服务,本文将上下文信息引入推荐系统,结合案例推理和神经网络,根据游客的喜好为用户提供个性化信息服务推荐。实验表明,该方法可较好克服推荐系统新用户冷启动的问题,提高旅游信息服务的准确率和提升游客服务的满意度。

摘要： 针对现阶段质量管理过程缺少反馈机制、管理存在滞后性等问题,在传统质量管理模式基础上,提出一种基于数字孪生的产品质量管理方法。构建了物理生产车间、虚拟生产车间、车间质量孪生数据和车间质量管理系统相协同的产品质量数字孪生模型,并对数字孪生模型的运行机制进行了阐述。通过对数据采集融合的方法进行设计形成车间质量孪生数据,并利用灰色预测模型实现对未来质量数据的预测,再通过案例推理模型实现对异常数据的诊断。以齿轮生产过程质量诊断为例,对齿轮加工质量进行分析。最后,搭建了质量管理系统验证了本文方法的可行性及有效性,实现了产品质量的预测诊断功能,提升了产品质量管理的智能化、实时化和可视化,并为大数据下的质量知识挖掘奠定了基础。

摘要： 震后救援物资响应是救援工作的重要环节,考虑到震后初期信息匮乏与案例推理预测结果精度低,采用情景推理对救援物资需求进行预测:通过对震灾历史案例库的分析,构建知识元表示模型对震灾情景进行表达。基于云模型启发式算法获取情景检索特征属性的权重,再运用改进的最近邻检索算法对案例间情景进行检索,最后利用派生重演法对检索出的最相似案例进行重用修正。以中国地震历史数据作为实验分析具体案例,结果表明本文方法对提高灾后应急物资预测精度具有良好的效果。

摘要： 针对案例推理(case-based reasoning, CBR)检索过程中特征权重的分配结果直接影响CBR预测模型性能的问题,提出了一种基于自私牧群优化-模拟退火(selfish herd optimizer-simulated annealing, SHO-SA)算法的特征权重优化分配方法.首先,将CBR预测模型的均方根误差定义为SHO算法和SA算法中权重寻优的适应度;然后,通过SHO算法的牧群运动、捕食及恢复等步骤得到种群内最小均方根误差所对应的权重;最后,采用SA算法对上述权重进行随机搜索,从而获得特征权重的近似最优解.采用加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据集中的5个标准回归数据集进行实验,结果表明该方法与一些典型的优化方法相比可以显著提高CBR预测模型的精度,说明SA算法能够改善SHO算法陷入局部最优的问题.

摘要： 为了将以往工程案例的经验充分利用以防止资源浪费,基于案例推理,文章使用最近邻算法构建了铁路隧道工程措施方案决策模型。从铁路隧道自然特征属性和工程决策属性出发,选取10个特征属性作为工程措施案例的量化指标。通过以连环比率法和熵值法结合的综合赋权法确定各指标权重值,并采用负指数函数计算相似度。以天平铁路六盘山隧道作为目标案例对模型进行了有效性验证。结果表明模型推荐的方案具有合理性,可以作为铁路隧道工程的前期方案设计辅助决策工具。

摘要： 投资估算既是项目投资决策的重要依据,也是后续设计阶段投资额度的限制条件,因此准确确定投资估算指标的意义重大。基于目前地铁造价数据共享率低、投资估算参考数据少且主观性强的现状,文章建议构建共享数据库,并利用基于案例推理的方法确定投资估算指标,减少地铁投资估算编制过程中的主观性,提升地铁投资估算编制的准确度。

摘要： 复杂产品装配过程中的现场技术问题直接影响其装配质量和效率,针对传统管控策略缺乏主动性和预测性等问题,提出了一种基于案例推理和词移距离的装配现场技术问题管控方法。通过对装配工艺设计和车间装配操作执行两阶段的业务流程进行集成,实现历史装配工序和现场技术问题的数据融合,并构建案例;在此基础上利用案例推理技术发现新工艺中潜在的问题,并利用改进的词移距离表征文本内容间的语义相似性。通过实例验证了所提方法的有效性和准确性,并开发了装配现场技术问题管控系统,应用于某卫星总装企业,为装配现场技术问题的管控提供了一种新方法。

摘要： 设计一款煤矿井下突水监测及预警系统.系统以STM32单片机作为主控芯片,搭载嵌入式实时操作系统uC/OS-Ⅲ,通过各传感器对井下的水温、水压、水流量、围岩应力等信息进行实时感知和处理;利用LoRa智能网关将异常水文信息上传到地面远程监控预警平台,预警突水事故;监控服务端将预警结果下发到井下监测站,便于井下工作人员实时准确了解工作面的水情安全状态.系统测试结果表明,该系统水文参数采集精度均在1.5%内,通信丢包率不超过5%,平均功耗较低.

摘要： 针对基于传统模型的方法难以在线优化磨矿过程回路设定值的问题,提出了基于案例推理与强化学习的运行指标优化方法,建立基于自回归神经网络的Q函数模型,并应用案例推理更新模型连接权值,实现了磨矿过程关键参数的实时优化。

摘要： 传统的应急决策和调度对突发事件地点周围的人员和物资信息不能及时充分掌握,不能第一时间做出决策方案的问题,面对这一问题,本文设计的系统旨在紧急突发事件发生后,快速参考对比相似案例,通过案例推理和规则推理算法分析得出最佳应急决策,通过决策进行资源的合理、便捷调度。

摘要： 文章介绍案例推理参数设置的基本原理，通过案例的记录(自动获取)，面向案例类比推理的化简效果评估，算法及参数的案例类比寻优。制图人员只需要进行少量化简(或提供少量案例)就可以实现算法和参数的自动设置，省去了反复试错的繁琐过程;且化简的程度由制图员提供的化简结果决定，易于制图员理解和控制;案例计算得到的结果可推广到对整个相似区域的自动化简，效率高，人工作业量小。

摘要： 本文主要探讨了案例推理(CBR)技术在村镇防灾减灾规划支持决策系统中的技术思路和构建方法.本文以地质灾害多发的神农架林区为例,构建历史灾害案例库,设定案例入库规则及阈值,明确同属性下不同等级之间的相似距离,并利用层次分析法(AHP)计算各案例属性的权重因子,用以表示案例匹配过程中对属性的倾斜度,最后对案例进行调整、复用和保存,构建了一个完整的CBR系统.对地质灾害发生的规模和级别进行预测,结果表明该系统在地质灾害发生级别方面的预测精度达到88.81％,在地质灾害发生规模方面的预测精度达到61.27％,说明CBR技术能够为村镇区域地质灾害的防治规划提供理论指导和技术参考.

摘要： 针对TE化工过程的故障诊断准确率不高的问题,本文研究一种基于BP神经网络的学习型伪度量(LPM)检索的案例推理(CBR)诊断方法.首先利用BP神经网络对伪度量进行训练和学习得到一种LPM模型,然后度量目标案例与每一个源案例的相似性,得到与目标案例相似的同类案例,最后采用多数重用原则从同类案例中决策出目标案例的故障诊断结果.通过性能测试和对比实验,表明本文方法能有效提高CBR的诊断准确率,有实际化工过程中具有一定的推广应用价值.

摘要： 突发事件不确定因素众多,其发生发展与演化路径也不尽相同.利用案例推理技术,从情景维度、事件维度和管理维度对突发事件的属性进行分类表达,可以总结出突发事件的特性并实现事件表达的规范化.以台湾八仙水上乐园粉尘爆炸事故为例对"三三制"理论与描述准则进行实证分析,并在此基础上提出了突发事件应急管理的对策,这对于应急管理辅助决策具有指导意义.

摘要： 基于案例推理(CBR)是人工智能领域发展较为成熟的一个分支,所以本文利用CBR方法在舰船援救方案生成中的应用进行了分析,重点以难船拖带为研究任务,从分析过程来看,该方法能够有效的完成拖带方案的生成,对于指挥人员可以起到很好的决策作用.

摘要： 分析讨论了案例的表示方法、案例相似性度量方法、案例的组织和索引方法、权值的确定和修改方法、案例的修改和学习方法,给出了分层检索与最近邻域检索相结合的混合检索方法.提出了故障树、案例库向决策树转化的方法.针对案例推理和决策树推理的优缺点,提出了故障决策树和案例推理相结合的集成诊断推理算法,给出了诊断流程,实现了二者的优势互补.

摘要： 信息化时代下,医疗大数据与人工智能的结合为智能医疗决策提供了技术支撑,在面向复杂多样性患者的诊疗服务过程中,如何根据患者复杂的病情实现快速的智能化诊断,辅助医生为患者提供个性化的精准治疗是当前医疗服务领域的一个新的挑战.基于此,本研究在医疗大数据和案例推理技术的驱动下,提出了一种个性化智能辅助诊疗决策方法.首先,考虑患者属性行为的复杂性,采用信息增益熵算法对患者的属性进行筛选,得到最优属性子集;然后在此基础上,融合专家评价法,从定性和定量两方面确定各个属性的综合权重;进一步,基于多粒度属性的相似性度量公式,采用基于案例推理的方法从海量历史病历库中为目标患者生成相似历史病历,辅助医生进行进一步的个性化精准治疗.最后,通过UCI数据集中的Primary Tumor Domain数据验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 基于案例的推理(CBR)是人工智能领域发展较为成熟的一个分支,对CBR方法在舰船抢滩方案生成中的应用进行了分析,从分析过程来看,该方法能够有效地完成抢滩方案的生成,对于指挥人员可以起到很好的决策作用.

摘要： 针对煤矿回采巷道支护参数设计的问题,采用案例推理(CBR)的方法构建了煤矿回采巷道支护智能决策模型,探讨了煤矿回采巷道支护案例的表示、案例检索及案例的修正等问题,并通过计算机编程语言开发实现了MR-SD1.0系统,在应用中取得较好的效果.

摘要： 针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题,建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型.该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例存储等四个部分,其中,SVR修正模型是利用历史数据构造修正案例库,并采用SVR训练而获得的,可以对传统CBR求解模型得到的BOD浓度建议值进行修正.使用某污水处理厂的历史数据进行对比实验,结果表明本文建立的预测模型精度优于支持向量机(SVM)、BP神经网络、RBF神经网络以及传统CBR方法,说明SVR修正方法的引入可以改善CBR的回归性能,提高CBR的学习能力.

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： 本发明公开了一种协同案例推理与语义模型推理的设备故障诊断方法，包括如下步骤：S1收集案例，构建案例库；S2结合模糊逻辑和FMEA分析法提取的知识，以模糊本体开发方法论流程构建故障诊断本体模型；S3在本体模型中获得的知识基础上，结合专家经验生成相应的SWRL规则，对生成的SWRL规则进行冲突检测后构成故障诊断规则库。S4根据以上构建的故障诊断本体模型、规则库和案例库进行故障检测。本发明在CBR与RBR结合的基础上，通过将模糊逻辑和FMEA分析法提取的知识融合到本体模型的构建中，提高了本体模型的完整性，对于不确定知识的定义更为合理；同时利用了浅层知识和深层知识构建了诊断规则，提高了规则库的完整性和准确性，从而提高了诊断框架的推理性。

摘要： 本发明公开了一种案例推理分类器案例检索方法，包括：S1，案例库规约特征选择；S2，C4.5算法与案例库分簇决策树训练；S3，加权投票KNN方法。本发明对案例推理分类器的案例检索方法进行了改进研究：提出在近邻案例检索中集成使用归纳索引策略的方法，采用信息增益比率的特征评价方法，选择信息增益率较显著的特征训练案例库分簇决策树；案例检索时，首先依据分簇决策树检索目标案例对应簇，然后在案例簇内进行近邻案例检索。开源数据集的实验数据表明：与传统的CBR模型相比，本发明改进的模型能够充分利用案例特征的分类能力进行案例检索，有效降低CBR推理分类器的计算时间复杂度，改善了推理准确性。

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： 本申请涉及复杂产品变型设计的案例推理方法。本申请所述的复杂产品变型设计的案例推理方法包括步骤：案例表示，包括基于产品案例数据库的信息及设计方案的信息，构建复杂产品设计知识领域本体，概念之间形成语义关系，使类和属性为可控状态；本体映射，包括采用基于本体的数据访问技术，编辑映射文件，得到具有语义信息的案例推理案例库；设计问题重写，包括将以自然语言描述的设计问题，重写为资源描述框架三元组表示形式；语义查询，包括通过查询语句对案例库进行推理访问，获得满足设计要求的案例子集；以及，综合相似度计算。本申请所述的复杂产品变型设计的案例推理方法具有高效的优点。

摘要： 本发明提供一种挤压铸造工艺参数的案例推理设计方法，属于铸造工艺参数设计领域，方法包括根据挤压铸造工艺数据的特点，将收集的工艺数据视为案例，对挤压铸造工艺数据的案例库进行问题识别和知识表示，并根据待设计的工艺参数确定其影响因素，构建工艺影响因素与工艺参数之间的不确定性网络结构，完成对工艺影响因素的约简，为去除冗余属性，根据工艺参数与工艺影响因素之间的马尔可夫毯结构对权值进行优化；基于案例间的相似度，将预测的工艺参数值及其工艺影响因素存入案例库中作为新的案例。直接利用已有数据完成挤压铸造工艺参数的设计，有较好的应用价值，设计效率高，可大幅度节省设计时间。

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。