基于案例的推理方法

4.7.2　基于案例的推理方法

在基于案例推理系统中，所谓案例就是求解问题的状态及对其求解的策略。一般地，一个案例包含问题的初始状态，问题求解的目标状态以及求解的方案。

在这种求解问题的方法中，人们将过去对典型问题的求解案例，按一定的组织方式存贮起来，积累成案例库。当用户求解某一新问题时，按一定的组织方式输入待求解的新问题，即待求解案例。系统根据问题的描述，利用案例检索机制从案例库中寻找与待求解案例匹配或近似匹配的案例。如果找到的案例与待求解案例的描述完全一致，则将找到的案例作为对问题的解输出。否则，根据待求解问题的描述，对检索出的案例进行修改，以产生一个符合待求解问题的解。同时将这个问题的解作为一个新的案例再存贮到案例库中，以备将来使用。因此，在以后系统求解时，可利用案例库中所有已知的案例，而不必每次都从头开始进行周密的推理和搜索。这个过程与医生看病类似，医生可以应用他治病生涯中总结的大量经验，从类似病症案例中推导出新病症的治疗方法。

CBR推理的步骤如下:

(1)问题描述:标引待解新案例的特征。

(2)检索:从案例库中检索与新案例匹配或近似匹配的案例，若检索出多个记忆案例，则计量出最相似者。

(3)复用与修改:把检索结果复用到新问题上，或修改后复用，产生新的解。

(4)检测:检测新解是成功或失败。

(5)存储:把该次获得的成功解答存储到案例库，以备后用。

(6)解释与修改:如果失败，则解释失败原因，并对其进行修改，然后再对其进行测试。

CBR推理流程如图4-4所示。

图4-4　基于案例推理系统的基本框架

基于案例的推理方法具有如下特点^［2］:

●创建时不会引发知识获取的瓶颈问题。因为过去发生的案例，就是推理系统的基础。

●学习是CBR的基本功能。这种学习就是人们常说的基于案例的学习。在一个CBR系统中，问题求解的正确结果总是作为新的案例保存在案例库，从而通过自学习新案例或修改一些现存案例来扩充和修正案例库，不断积累新的经验和知识。尤其是案例中隐含了大量的隐性知识片断，通过学习CBR可以直接获取专家头脑中隐性的经验知识。

●检索机制是CBR的核心。它使求解过程简化，不必进行逐步推理，容易实现，求解问题效率高。检索机制一般包括检索策略与方法和相应的案例组织方法，合理的案例组织直接关系到检索的质量与效率。

●系统维护是CBR是否成功的瓶颈之一。不难想象，在CBR中如果没有一个完善的维护机制，它把从专家那里收集的案例和把通过学习得到的案例加在一起，日积月累，会形成一个庞大的案例库，最后使得系统难以承受。当然，在CBR中维护和学习机制是分不开的。

CBR求解问题的方式是直截了当的，它越过了依赖问题知识求解而进行规则化的这一间接层次，从以规则为中心的求解方法转移到以案例的知识内容来求解问题。当然，在CBR中也可能使用一些领域的规则和知识，但不是以规则为中心，规则知识的引入往往是为了进一步提高问题求解的效率。