基于知识发现的范例推理系统

被引：25

作者：

倪志伟

蔡庆生

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,中国科技大学计算机科学技术系合肥中国科技大学计算机科学技术系合肥,合肥

来源：

计算机科学 | 2003年 / 05期

关键词：

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

<正> 1 引言范例推理(Case-Based Reasoning,CBR)是近十几年来人工智能中发展起来的区别于基于规则推理的一种推理模式,它是指借用旧的事例或经验来解决问题、评价解决方案、解释异常情况或理解新情况。CBR兴起的主要原因是传统的基于规则的系统存在诸多的缺点,如:在知识获取问题上存在困难,对于处理过的问题没有记忆而导致推理效率低下,不能有效地处理例外情况,整体性能较为脆弱等等,而CBR恰好能解决以上问题。

引用

页码：26 / 29

页数：4