文献类型：期刊文章

作　　者：李建洋[1] 陈雪云[2] 刘慧婷[1] 谢秀珍[2]

机构地区：[1]合肥工业大学计算机网络所,合肥230009 [2]龙岩学院计算机科学系,福建龙岩364000

出　　处：《合肥学院学报（自然科学版）》

基　　金：福建省自然科学基金项目(A0640001);福建省教育厅科研基金项目(JA06043);安徽省教育厅科研基金项目(KJ2007B385C)资助

年　　份：2007

卷　　号：17

期　　号：3

起止页码：26-29

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：基于案例推理利用过去的案例或经验进行推理来求解新问题,是一种重要的机器学习方法.在CBR(Case-based Reason ing)中知识表示以案例表示为基础,案例是一段带有上下文信息的知识,该知识表达了推理机在达到其目标的过程中能起关键作用的经验.案例表示可能是半结构化或非结构化的,甚至用自然语言来表达的,涉及系统的运行效率.分析了目前的多种表示方法,研究了不同环境下的案例表示,以及选用合适的方法来构筑的案例库.

关 键 词：基于案例推理 案例表示  案例形式  案例组织  

分 类 号：TP181]