基于事例推理的檢索與推理模型研究.pdf

1、遼寧師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于事例推理的檢索與推理模型研究姓名：孟丹申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：基礎(chǔ)數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師：陳圖云20010601董王皇型壟望塑絲重墾堡罌堡型塹塞——從圖l 可以看出，一個(gè)C B R 系統(tǒng)由事例索引機(jī)制、檢索機(jī)制、事例改寫和事例庫四個(gè)部分組成。其中，事例庫提供支持問題求解的一組事例，它是系統(tǒng)過去進(jìn)行問題求解經(jīng)驗(yàn)的聚集。根據(jù)問題描述，事例檢索機(jī)制從事例庫中查找一個(gè)與當(dāng)前問題相匹配的事例，如果該事例滿足問題描述的要求，則將相

2、應(yīng)的結(jié)果輸出。否則，根據(jù)問題描述，對檢索出的事例進(jìn)行修改，事例改寫的結(jié)果形成一個(gè)全部滿足問題描述要求的答案，該結(jié)果同時(shí)作為一個(gè)新的事例經(jīng)索引機(jī)制組織到事例庫中以備后用。檢索是事例推理中重要的一步，本文就從檢索和檢索后得出推理結(jié)果的角度出發(fā)，對其檢索和推理模型進(jìn)行了初步探討。第一章 基于因素結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)度和卜相似度的事例檢索模型檢索是事例推理中重要的一步，檢索實(shí)際上是一種識別，是從事例庫的眾多事例中選取一個(gè)與問題事例相匹配的事例。傳統(tǒng)的C B

3、 R 系統(tǒng)主要使用歸納索引法1 4 】、知識導(dǎo)引法”】和最近相鄰檢索策略M ’三種事例檢索策略。檢索出相匹配的事例后．要求檢索出的事例與問題事例完全一致，才給出相應(yīng)的輸出結(jié)果。這種要求顯然太嚴(yán)格，特別在信息不確定、不完全的情況下，事例推理的效能將大大地降低，于是人們考慮到用模糊檢索的方法來處理客觀世界中大量存在的模糊信息。有關(guān)模糊檢索的問題，已有如下相關(guān)的工作：文【7 】提出了一種屬性具有加權(quán)模糊值的模糊關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，并提出了用以描述兩

4、個(gè)對象語義上相近程度的“語義距離”的概念，為描述模糊查詢條件提供了手段。另外，文【8 l 提出了一種基于模糊相似優(yōu)先比的實(shí)例檢索模型，該模型較好地解決了定量屬性的事例檢索問題，而文[ 4 ～7 ]僅適合定性屬性事例的檢索。而在現(xiàn)實(shí)世界中往往存在既有定性屬性，又有定量屬性，既有精確屬性又有模糊屬性的事例，基于這種考慮，本章試圖提出一種既適臺定性屬性又適舍于定量屬性，既適合精確值又適合于模糊值的事例檢索模型。本章將從因紊空間1 9 】的角度

5、進(jìn)行事例的知識表示，在定義因素結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)事例的選擇，然后提出了x ．相似度的概念，x ．相似度用以描述事例所對應(yīng)因素的狀態(tài)值間的相似程度，并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于因素結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)度和x ．相似度的事例檢索模型。1 ．1 事例的描述與組織首先考慮事例的組織問題，為提高推理系統(tǒng)的檢索效率，可將事例庫分解成若干子事例庫( 分類標(biāo)準(zhǔn)可視系統(tǒng)具體的特性而定) 。然后考慮事例的知識表示問題。設(shè)作為范例的事例可以以I FAT H E N

6、B 的產(chǎn)生式表達(dá)，由于作為范例的事例中可能含有多個(gè)前提條件，且多個(gè)前提條件之間的邏輯關(guān)系可能較為復(fù)雜，因此先來考慮多個(gè)前提條件間的邏輯關(guān)系問題。經(jīng)典邏輯?】中用“／、”( 合取) 、“v ”( 析取) 表示多個(gè)命題并存時(shí)的這種邏輯關(guān)系：在模糊邏輯¨2 ，L 3 1 中用模糊算子“n ”( 合取) 、“v ”( 析取) 表示命題的并存關(guān)系，且由文【1 3 】的結(jié)果可知，模糊“^ ( 合取) ”、“v ( 析取) ”保持了經(jīng)典二值