房地產(chǎn)投資開發(fā)經(jīng)驗重用的TCBR實現(xiàn)研究.pdf

1、本課題的任務(wù)是采用基于文本案例的推理(TCBR)技術(shù)，構(gòu)造房地產(chǎn)投資開發(fā)經(jīng)驗重用系統(tǒng)，并研究在該系統(tǒng)中，如何實現(xiàn)文本案例表示，信息實體解析，案例的提取以及案例學(xué)習(xí)等內(nèi)容。 CBR(Case-baseReasoning)是一種人工智能的推理方法，它以實例作為其最基本的推理單元，當(dāng)一個新的待解決問題提出以后，可以把它抽象為一個新實例，為了解決這個問題筆者從實例庫中找出一個和新實例最相近的實例，其解決方案就可作為新問題的參考。還可以對

2、實例進(jìn)行修改，使之更符合問題的要求。修改后的實例成為一個新學(xué)習(xí)到的實例被存到實例庫中，如果下一次碰到類似的問題就可以此作為參考。這是一般CBR系統(tǒng)的原理，它只是對領(lǐng)域經(jīng)驗的自學(xué)習(xí)做了大量的工作。而房地產(chǎn)投資開發(fā)經(jīng)驗有結(jié)構(gòu)不易確定、來源多種多樣等特性。針對這些特性，我們采用CBR的一個分支：基于文本的案例推理(TextualCBR，TCBR)來完成推理和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建。在系統(tǒng)構(gòu)建和TCBR理論研究過程中，產(chǎn)生了許多新的特性，本論文將對這些

3、特性進(jìn)行詳細(xì)的研究，分析和驗證。 在本論文中，首先對房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)驗重用系統(tǒng)的選題背景和現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述，并對本課題的研究內(nèi)容和意義進(jìn)行了介紹。從中可以看出，將TCBR技術(shù)和實例提取網(wǎng)CRN應(yīng)用到房地產(chǎn)投資開發(fā)經(jīng)驗重用上，可以為廣大地產(chǎn)投資者起到一個智能輔助決策的作用，并推動CBR和TCBR技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域研究。接下來，本文詳細(xì)介紹了TCBR、CRN和其中關(guān)鍵術(shù)語的概念和定義，并介紹了構(gòu)造CRN的詳細(xì)過程以及相關(guān)計算函數(shù)。在CRN構(gòu)造

4、過程中，提出了一種新型的實例與問題相關(guān)度評價的計算模型并進(jìn)行詳細(xì)的分析。然后本文詳細(xì)說明了CRN在本系統(tǒng)中實現(xiàn)的算法，結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)過程，包括信息實體的解析、實例的相關(guān)值計算等內(nèi)容。 實例的學(xué)習(xí)是CBR系統(tǒng)中重要的組成部分，論文在接下來的部分提出了一種實例學(xué)習(xí)的方法，并對這種方法的發(fā)展提出了設(shè)想。在案例學(xué)習(xí)過程中，對于可能產(chǎn)生的實例冗余問題，提出了一種可行的解決辦法。 文章的后面對系統(tǒng)的優(yōu)勢和缺陷進(jìn)行了介紹，主要進(jìn)行了現(xiàn)有的

5、房地產(chǎn)業(yè)幫助系統(tǒng)和本系統(tǒng)的比較，以及傳統(tǒng)基于關(guān)鍵字的查找和本系統(tǒng)基于信息實體的CRN實例提取網(wǎng)的提取之間的性能和特點比較。由此看出，將TCBR技術(shù)和CRN推理結(jié)構(gòu)應(yīng)用于此類型的系統(tǒng)中不失為一種可行的實用的解決方案。 文章最后對系統(tǒng)進(jìn)行了總結(jié)，并做出了展望。期望將來能將自然語言理解機(jī)制應(yīng)用于問題的解析以及實例的學(xué)習(xí)過程，并能完成一種半自動或自動學(xué)習(xí)的算法機(jī)制。并且，在實例提取之后的實例改編在TCBR中也是一個需要研究的方向。