CBR——一种新型的人工智能推理方法

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第2 8卷第 l期昆明理工大学学报 (理工版】 20年 2 03月 Ju a oK n i n e i i c dTcnl y(c neadTcnl ) or lf um n U i rt oS e ea eho g Si c n eho g n g v sy f c n n o e o y

Vo.8 N . 12 o 1 Fb 20 e . 03

C R—一种新型的人工智能推理方法 B—韩军，车文刚(昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 60 5 ) 50 1

摘要：绍了 C R( aeB s R aoi )介 B Cs ae esnn的历史背景、状和发展趋势， g现详细阐述了基本原理和相对于 R R( ueBs esnn) B R l aeR aoi的优势， g并从应用的角度分析了 C R循环中所要解决的关键 B问题，及其一些解决方案、发展趋势和它们在各个领域中的应用 .关键词：工智能； B专家系统人 C R;

中图分类号： P 8文献标识码： 文章编号：0 7—8 5 2 o ) 1 0 8—0 T 11 A 10 5 x(0 3 0— 0 8 4 CBR— A i fNe AI Re s n ng M e ho K nd o w a o i t dH AN J n. u CHE W e— a g ng n( aut o f m t nE g er gadA t t n K n igU ie i f cec n ehooy K n ig6 05, hn ) Fcl f n r a o ni ei n u mao, um n nvrt o ineadT cnlg, um n 5 0 C ia y Io i n n o i sy S 1

A s a t T ehs r, rsn o dt na dt n f B C s B s esnn ) r it d cd n epi b t c: h ioy peet n io n edo R ae aeR ao ig ae nr u e,adt r r t c i r C o h— m r p n i e f B n sa vn gst teR R R l B s esnn ) r a oseie . o ecl e a r c ls R a di da t e B ( ue aeR a i ae l pcf d S m rx sn y i p oC t a oh o g s i l iCBR p lc t n ae a a y e nd ma y s l in,te d n p lc t

n o t e e c'x s a e as n o u e a p iai r n lz d a n out s r n s a d a p ia i s t s l e r lo i t d c d. o o o h l l r Ke r s:AI y wo d;CBR;e p￣ s se xe y tm

0引言信息社会给人们的生活和社会带来了巨大的变革，但人们在面对杂乱无章的信息和众多的经验时却显得手足无措，不知道如何做出决策，迫切需要高度智能化的软件，这种需求将推动计算机产业的革命 . C R,的全称为 C s aerao ig正是在这样的情况下迅速发展起来的， B它 aebs esnn,同时它也是针对基于规则的 R R系统的众多缺点而提出来的， B其基本原理为：以实例为基础进行推理，把人们以往的经验存成一

个个的实例，当面临新的问题时，就可以对实例库进行搜索，找到合适的实例作为参考，这其实是实现经验的重用；如果对找到的实例有不满之处，就可以进行修改以适应当前情况，修改后的实例将被再次存人实例库，以便下次使用时作为参考，其实是实现经验的自学习 .这 C R的应用非常广泛， B如企业决策，机械制造，法律咨询，病识别，气预报等等，且都取得了很疾天并好的效益 .

1 C R的历史和现状 B早在 18年 R gr cak 92 oe Shn在动态存储器技术方面的研究中就发现， 过去的一些状态对问题的解决和学习有重要的作用 .早的一个 C R系统叫做 C R S是在 18由 Jnt o d e在耶鲁大学开发的，最 B Y U, 9 3年 ae K l nr o

它是基于 Shn cak的动态存储器模型而开发出来的，它是一个问答式的专家系统，主要处理对前美国国务卿 CrsV ne的各种旅行和会议的查询 . yu ac它成为以后的许多 C R系统的基础，:ME IT R[i sn B如 DA O Smpo一

8] P R U D R[ya一 8, H F[ a m n一 9, U I Hni s 2, A E K t一8] 5, E S A E Scr 8] C E H m od 8] J LA[ i c一9] C S Y[ o n 9 . a rh o C R的另外一个重要基础是 18 B 99年 BuePr r德克萨斯州立大学所提出并发展的机器分类学习 rc ot在 e

的概念，他提出把领域知识和特殊的实例

综合成为一个统一的表达方式 .这种表达方式在 19年开发的 91

收稿日期：0 2 7—0 . 20—0 2

第一作者简介：韩军 (94 4~)男， 17 .,硕士研究生；主要研究方向：计算机网络与人工智能

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韩军，车文刚： B——一种新型的人工智能推理方法 CR

G E E[ r t g 9] R B Ba i一 1系统中得到了进一步的发展 . nn另外一个对 C R做出显著贡献的系统是 H P它是 B Y O,由麻萨诸塞州立大学的 E wn i ln d iaR s a d小组开发的一个法律案例系统， s在这个系统中实例不单用来得出一

个简单的结论而用来解释和评估结论 .还有 M1 T的 Pyl o n等人开发了一个深度因果模型和 C R hlsK t i o B

相结合的系统 C S Y. AE

在欧洲 C R的研究要比美国晚一些， B它的 C R的研究跟专家系统和知识获取有着紧密的联系 . B最早的系统是由 K i ratn大学的 Mi al ih r lu ie lo等人开发的 MO T E系统，于复 as s u r el e c e Rct,Kas e r t f h e D t Ah LK用杂的技术诊断 .

总的来说，B C R的各种应用在美国和欧洲已发展到相当数量，网络和电子商务方面的应用也在不在断展开，例如网上商店智能向导，支持自由文本描述的信息查询系统，网上 C R开发工具等 .涌现了很 B也多种 C R的开发工具， Ifr c op rt n公司的 C R— x r s具， ae on工具； a yE t r— B如 nee eC roa o n i B E pe工 s C sP it H l n r i e e s p

e公司的 El s s ci e工具； o公司的 R C l工具等 . p If st e al如英国政府投资的 IF S O N O H P系统，它是一个当地政府法规咨询决策系统，是用来帮助处在第一线的政府职员们处理公众关于当地法规的一些询问 .它能自动处理一些反复被公众提到的问题，同时对于那些不能处理的特殊问题，它会把它们提交给专家组，家组进专行处理后再回复公众，同时这个案例被存到数据库，当下一次被问到相同的问题时，可由系统直接得到就回复，不消再提交到专家组 .而这个系统大大提高了政府部门的办事效率，它是

英国政府实现公众服务自动化目标的一个组成部分，0 0年 4月 1 20 9日获得了英国政府 2 0 0 0年度革新奖 .

相对于国外，内对 C R的研究还比较少，中于少数大学和研究所，质量的论文和研究团体都很国 B集高少，和国外大量的学术团体和论文形成了鲜明对比，明我们在这方面还存在很大差距 .这说应用也处于初级阶段，只能实现基本的 C R架构，于更加深入的 C R理论的研究和应用还很少，国外的更优化的 B对 B而应用却显然要多得多 .

2 CB的引入及基本原理 R2 1 C R的引入 . B

C R是在 R R( ueB s R ao ig的基础上引入的， B B R l ae e snn ) 它克服了 R R的众多缺点： B

( )C R系统克服了 MB 1 B R所具有的知识获取瓶颈，因为 C R的知识获取仅只是简单的获取过去的 B实例 .( )在没有模型存在的情况下， B 2 C R系统也能建立， R R则必须建立应用空间模型；而 B

( )系统维护将变得十分简单； 3( )C R系统能快速得出解决方案； 4 B

( )定的实例将用来为方案提供说明，比纯粹 5特这的规则更有说服力；习；

( )C R系统能以获取新的实例的方法实现自学 6 B

图1 B C R实例循环

( )C R系统能够反映使用者的经验积累， 7 B同一套 C R系统在不同的使用环境下经过一段时间， B将会成为不同的系统 .2 2 CB的基本原理 . R

C R的基本原理如图 1当一个新的待解决问题提出后，以把它抽象为一个新实例，了解决这个 B,可为问题我们从实例库中找出一个和新实例最相近的实例，其鳃决方案就可作为新问题的参考，如果对此方案

有什么不满意，可进行修改，修改后的实例成为一个新学习到的实例被存到实例库中，如果下一次碰到类似的问题就可以以此作为参考 .从上面可以看到 C R的原理和人们日常解决问题的方法基本相同， B当我们碰到一个不熟悉的新问题时，我们通常会回忆起以往的成功经验，以之为参考作出新的解决方案，并如果方案成功，则这次经验被作

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第 2卷 8

为成功经验记下来

,若失败，作为失败经验记下来，就是我们不断学习的过程则这2 3 C R要解决的关键问题 . B ( )例的表述方法 I实

(针 :实鏊指 )l 例.

—

—

—-:特征I1州 f,/J 实例 l墨 _墨——

实例2一

一图 2动态存储模式

特 2 J 图 3类别样本模式

要实现 C R, B实例的表述是非常重要的，它是 C R循环的各个部分的基础， B它应该具有良好的组织结构，于查询和存储的同时能够提高查询速度和精度 .例的表述根据不同的问题有不同的方法，致上便实大可以分为两种思路，动态存储模式和类别样本模式 .谓动态存储模式如图 2是通过一种通用的实例结所，构来组织具有共同特征的实例，再用它们的不同点作为索引把不同的实例区分开来 .如图 3类样本模式分中的实例处于分类，特征，实例所组成的网状结构中，它包括三种指针：特征指针，从不同特征指向分类；实例指针，从分类指向实例；差异指针，从一个实例指向差异最小的另一个实例 .( )例的查询方法 2实实例的查询是根据问题的描述找到最佳实例的过程，它包括实例特征辨识、匹配和筛选 .用的匹配方法通常为最短距离采法，:即

S ii(|=∑厂， ) W, il t,) may s r ( 5 *i 其中为所要检索实例，|源实例，为权值，( s为 厂)为所选取的距离函数，可针对不同的应用采用不同的厂 ), (以达到理想的效果 .时由于现在的 C R系统普遍采用数据库技术，以在同 B所

查询方法上还考虑了缩小搜索域，搜索参数的自学习等方面，大

图4反馈式 C R原理图 B

大提高了搜索速度，如反馈式 C R系统，图 4所示， B如它增加了一张实例查询的中间结果表 ( dcs ) me ae和

权值日志表 (V Lg . I/ o )当一个实例进行第一次查询时，其查询结果被存储于中间结果表，一般结果数量可能太大，需要进行第二次查询，改阢后进行第二次查询，二次查询只对中间结果表进行搜索，而避修第从免了对整个数据库的搜索，大大降低了查询时间，同时权值日志表把旧权值修改为当前的值，如果结果令人满意则停止查询

,否则继续以上过程 .以后如果有相类似的实例查询出现，可能利用已修改的阢就一

次查询得到满意结果，这其实表现了权值的可学习性 .( )实例的重用方法 3

实例的重用是指怎样利用老的实例为我所用，括实例的有用部分的继承和其继承方式 .包继承方式通常有两种：思路继承和过程继承 .所谓思路继承就是继承其解决问题的方法，常需要规则的支持 .通所谓过程继承是指继承其整个解决问题的过程，包括思路和具体实施细节 .( )例的改编方法 4实

实例的改编是指通过检验实例重用后的效果，习其成功或者失败的经验，学包括解决方案的评估和错误的修正 .目前此领域主要研究的方向是实例的自动改编机制，例的自动改编主要有以下方法：实 ①基于规则的自动改编机制：于需要改编的知识域人为抽象出一些改编规则，于不同的实例，对对可以通过对单个或多个规则的组合应用来实现改编 .此方法适应于知识域相对狭窄，比较规则的情形下；且 ②基于 C R推理的改编机制： B建立改编实例库，过内部的 C R推理过程实现改编机制的自学习，通 B实用于复杂的知识域；

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③从规则推理过渡到 C R推理的改编机制： B一般以规则为种子，实现最初实例的改编，后逐步过然渡到基于 C R推理的改编机制 . B

当前在这方面的一些研究成果说明，实例的自动改编机制的研究，但能提高改编的效率，对不同时对整个系统都能产生积极的作用，大大提高 C R其它模块的效率 . B ( )实例的保存方法 5它包括实例经验的抽取、怎样检索和怎样把它融入整个实例库，同实例的表述方法有着密切关系 .它

关键之处在于怎样使实例库的冗余最小，实例之间的不一致最小，同时又能保证查询的速度和精度，这也是当前 C R研究的一个热点 . B目前的研究有下面两个方向：①针对结构化存贮的实例库：又分为基于特征和基于实例两种思路； ②针对半结构化或非结构化存贮的实例库：先要把非结构化的实例库规范化，后利用不同的检首然测算法来发现冗余并消除他们 .

3 CB的未来 RC R的生命在于现实社会生活中的广泛应用前景， B同时也在于其理论的迅速发展， B目前的发展 CR方向主要有以下几个方面： C R与其它学习方法的综合应用，① B此方向的目的是把各种不同的学习方法综合进一个统一的架构，在这个架构中每种方法起到不同的作用； C R与其它推理方法的综合应用，② B此

方向是结合各种推理方法以达到更完全地应用现有的各种资源的目的； C R与大规模并行处理的结③ B合，方向实用于实例库很大的情况，能提高检索速度； C R与新的认知方式的结合 .此它④ B 总之 C R正在使 A成为现实， B I它必将大大改善我们的生活 .

4结束语C R毕竟还很年轻，存在很多有待解决的问题和很多有待开拓的领域， B还它需要在实际应用中不断成熟 .参考文献：[]方明，无太， 1李杨军全， .等基于实例的不确定检索模型的研究[]控制与决策，99 1( )7 J. 19,4 1:7~8 . O[]钟诗胜， 2王知行，何新贵 .一个混合属性的实例检索模型[]软件学报，99 1( )5 1 2 . J. 19,0 5:2~56[]A. a o t 3 A m,E. lz . I o— A t c l n lgnec mm nct n[] ISPes 94 7 1: 9~ 9 d Paa AC m rf i t i c o uiaosJ . O r,19,( ) 3 5 . i a Ie e i i s[]A he D. s e . o en ea Ag m n: esnn i ae adH ptec s M] Cmb de M TPes19 . 4 slyK. A h y M dl gL g r et R aoigwt C s n yo ta[ . a r g: I r,9 0 l i l u h s hi l i s []D v D v . xe ytm: eeaeWe . n eeD oFo r?[] A g ie3 9 2 ( )3~ 5 ai R. ai E p rSs s Whr r s s t e 7 A dWhr oWeG r He m e J . IMaa n,18,2: z2 2.

[]K.A he .Mo en g r m n:R ao i i ae n yoht a[ .M T Pes r fr ok,C . 6 s y l dl gL a A g et e nn wt C sa dH pte c s

M] I r,Ba odB os a i e l u s s g h s il s d mb d e. 9 1 i r g 19 .

[]B re, Srcua Sm l i udn ei C s—b e ei . n Fr uo e rso nC s—b e esn 7 Snr K. t tr ii rya G iac ae a dD s n I: it r a Wokhpo ae a dR ao— u l at s n s g sE pn s ig P s r a dPeettn,U vrt o K i rat,9 3 ( ) 1~1 . n, ots n rsnao s n e i f a e lu m 19,1:4 9 e i i s y ss e

[]Mcae n s e .M. LrnadK.D. s e . aeR peett n A q it n adR tea i SR C O[ . 8 L r adA h yB n l Mcae n A h y C ersna o, cusi, n e v I O C C] l s i io i r l nI n:Pr .o h r ne a in ne e c n Ca e— Ba e a o n 1 99, 2 c o ft e 3 d I tr to a Co fr n e o s n l s d Re nig, 9 s 48~ 26 2.

[]H. hm z n T ksia D t t gDsot ut snC s—b e[ . n Poedns fh hr et N tn o . 9 S i auadY. aah . e ci i ni ie ae a sC] I: rce i e ienh a oa C n m e n c n i i s g ot T t ilfr c nA i c ne i ne 9 6 () 60~ 9 . e neo r i a Itlg c,19,1:9 6 5 e t l i f le

[O . m t adM. en . e e br g oFre: o ptne rsrig aeD l i oc r ae ae esn 1]B S y K ae R m m e n ogt Acm e c—peev s e t nPl yf s—b dR ao . hn i t e nC eo i o C s

igSs m[ .:It ai a Jit o eec nA t c n lgn e 19,1:7~3 2 n yt sC]I n r t n o n rneo rf i Itl ec,9 5 ()3 7 8 . e n e ol n C f n i a ei il

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