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高分悬赏案例推理和专家系统的区别

归档日期:07-23       文本归类:知识利用系统      文章编辑:爱尚语录

  案例推理(case-based reasoning)和专家系统的区别本人正在写论文,搞不懂两者的区别。

  本来以为CBR是专家系统的一种,结果看到一篇论文《智能故障诊断技术综述》

  上面写着智能故障诊断技术分为:专家系统,神经网络,模糊逻辑,故障树和案例推理。

  专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。要获得高质量的专家系统,必须成功地把专家的知识转换到计算机上,因而“知识”是专家系统的核心。因此,专家系统也称为“知识库系统 (Knowledge Base Systems) ”。专家系统的“知识”是与专家知识、经验、专长等相关的信息集合,构成知识的信息汇聚于“知识库”中,以“知识表示方法”被计算机理解和接受。

  专家系统的基本设计思想就是将知识和控制推理策略分开,形成一个知识库,专家系统在控制推理策略的导引下,利用存储起来的知识来分析和处理问题。这样,在解决问题时,用户为系统提供一些已知数据,然后可以从系统中获得专家水平的结论。

  案例推理,即CBR(CASE-BASED REASONING),是一种类比推理方法,它提供了一种近似人类思维模型的建造专家系统的新的方法学,这与人对自然问题的求解相一致。它强调这样的思想:人类在解决问题时,常常回忆过去积累下来的类似情况的处理,通过对过去类似情况处理的适当修改来解决新的问题。过去的类似情况及其处理技术被称之为案例(CASE)。过去的案例还可以用来评价新的问题及新问题的求解方案,并且对可能的错误进行预防。运用这一基本思想进行推理被称为CBR技术。

  简单可以这么理解:专家系统和案例推理都是运用过去的经验来解决新的问题。传统的专家系统是基于规则进行推理的,也就是要建立大量的知识规则,然后按照规则推理出结果,而案例推理是一种较新的推理方法,它是把过去的经验转化为案例,然后通过案例的匹配,检索出与新问题像近的案例,再进行修正,成为新问题的解决方案。目前,在专家系统的推理中,目前也有很多采用案例推理或者把案例推理和规则推理进行结合。

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