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文檔簡介
1、在人工智能領(lǐng)域,基于案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)技術(shù)彌補了專家系統(tǒng)的諸多不足,并且支持知識管理的整個生命周期,一直是研究的熱點。不過,在傳統(tǒng)的CBR系統(tǒng)中,領(lǐng)域知識由于描述模型不同,存儲管理各異,不能有效的實現(xiàn)知識共享、交換和集成,成為信息孤島。案例表達(dá)不具有擴展性、推理過程不具有重用性,使得開發(fā)和維護(hù)代價十分昂貴。本文采用了本體技術(shù),對基于本體的案例推理系統(tǒng)框架進(jìn)行了研究,以協(xié)助開發(fā)人員構(gòu)建具有高重用
2、、可擴展、易于維護(hù)等特征的CBR系統(tǒng)。 首先,本文歸納了CBR領(lǐng)域當(dāng)前的現(xiàn)狀,分析了本體技術(shù)與CBR技術(shù)結(jié)合的重要性和必然趨勢,總結(jié)了本體和CBR技術(shù)的原理和特征,提出了基于本體的案例推理系統(tǒng)框架OCBRSF。 其次,研究了已有的案例表達(dá)模型,提出了獨立于領(lǐng)域并獨立于案例模式的案例表達(dá)模型,分析了案例知識存取的流程,設(shè)計并實現(xiàn)了系統(tǒng)框架中案例知識存取管理。研究了任務(wù)結(jié)構(gòu)理論,提出了CBR任務(wù)結(jié)構(gòu),設(shè)計了任務(wù)方法本體的概念
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