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范例的表示
我们所记忆的知识彼此之间并不是孤立的，而是通 过某种内在的因素相互之间紧密地或松散地有机联 系成的一个统一的体系。我们使用记忆网来概括知 识的这一特点。一个记忆网便是以语义记忆单元为 结点，以语义记忆单元间的各种关系为连接建立起 来的网络。
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1995年开发了基于范例推理的轧钢规程系统 1996年开发了基于范例推理的淮河王家坝洪水预报
调度系统FOREZ。 2000年研制了渔情分析专家系统,获国家科技进步 二等奖
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范例
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范例
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范例的表示
SMU = { SMU_NAME slot Constraint slots Taxonomy slots Causality slots Similarity slots Partonomy slots Case slots Theory slots }
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基于范例推理流程
检索 建议粗略解
修正
辩护
评批 实际评估 存储
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范例的表示
在生理学、心理学等领域，已经广泛开展了关于记忆的研究。心理 学的研究者们注重研究记忆的一般理论，已经提出了许多记忆模型， 典型的包括情景记忆 (episodic memory)，语义记忆 (semantic memory)，联想记忆 (associative memory)、Schank 的动态记忆 理论 (dynamic memory) 等。 知识是有结构的体系。在某些任务的执行过程中，专家采用语 义记忆来存储信息。这种信息记忆方法具有下列优点: · 有利于检索。 · 易于组织。可以把它们连接成树形层次或者网络。 · 易于管理。知识的改变只对局部产生影响。 · 有利于知识的共享。
范例的表示
(1) SMU_NAME slot: 简记为 SMU 槽。它是语义记忆单元的 概念性描述，通常是一个词汇或者一个短语。 (2) Constraint slots: 简记为 CON 槽。它是对语义记忆单 元施加的某些约束。通常，这些约束并不是结构性的，而只是对 SMU 描述本身所加的约束。另外，每一约束都有 CAS 侧面 (facet)和THY 侧面与之相连。 (3) Taxonomy slots: 简记为 TAX 槽。它定义了与该 SMU相 关的分类体系中的该 SMU 的一些父类和子类。因此，它描述了网 络中结点间的类别关系。 (4) Causality slots: 简记为 CAU 槽。它定义了与该 SMU 有因果联系的其它 SMU，它或者是另一些 SMU 的原因，或者是另 外一些SMU 的结果。因此，它描述了网络中结点间的因果联系。
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主要问题
(8) 类比验证: 验证目标范例和源范例进行类比的有效性。 (9) 范例保存: 新问题得到了解决，则形成了一个可能用于将来 情形与之相似的问题。这时有必要把它加入到范例库中。这是学 习也是这是知识获取。此过程涉及选取哪些信息保留，以及如何 把新范例有机集成到范例库中。修改和精化源范例库, 其中包括 泛化和抽象等过程。 在决定选取范例的哪些信息进行保留时，一般要考虑以下几点： 和问题有关的特征描述；问题的求解结果；以及解答为什么成功 或失败的原因及解释。 把新范例加入到范例库中， 需要对它建立有效的索引，这样以后 才能对之作出有效的回忆。索引应使得与该范例有关时能回忆得 出，与它无关时不应回忆出。为此，可能要对范例库的索引内容 甚至结构进行调整，如改变索引的强度或特征权值。
第四章 范例推理
4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 概述 流程 范例表示 范例检索 相似性 范例复用
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什么是范例？
“范例是对某个过去发生的事件的真实描 述，……目的是引发对一个特殊情境的 讨论和分析.”
范例是事件。 范例是含有问题或疑难情境在内的事件。 范例是典型的事件。 范例是真实发生的事件。
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范例的表示
语义记忆单元，是指在学习、分析、理解、记忆知 识的过程中所着重关注的其中那些概念、模式、主 题等，以及据此形成的关于知识的概念性认识。换 言之，这些语义记忆单元是系统对知识经“计算” 之后，抽取其中最能反映知识本身特征且可以很好 地使知识内在地联系在一起的那些因素而获得的。
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问题求解
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问题求解
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问题求解
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问题求解
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问题求解
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基于范例学习的一般过程
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基于范例学习的一般过程
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范例存储
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基于范例学习的一般过程
新问题
新范例
检索
历史范例
范例库 保存 修正范例 修正
复 用 解答范例
确认解
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建议解
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主要问题
(1) 范例表示: 基于范例推理方法的效率和范例表示紧密相关。范 例表示涉及这样几个问题: 选择什么信息存放在一个范例中；如何 选择合适的范例内容描述结构；范例库如何组织和索引。对于那些 数量达到成千上万、而且十分复杂的范例, 组织和索引问题尤其重 要。 (2) 分析模型: 分析模型用于分析目标范例，从中识别和抽取检索 源范例库的信息。 (3) 范例检索: 利用检索信息从源范例库中检索并选择潜在可用的 源范例。基于范例推理方法和人类解决问题的方式很相近。碰到一 个新问题时，首先是从记忆或范例库中回忆出与当前问题相关的最 佳范例。后面所有工作能否发挥出应有的作用，很大程度上依赖于 这一阶段得到的范例质量的高低，因此这步非常关键。一般讲，范 例匹配不是精确的，只能是部分匹配或近似匹配。因此，它要求有 一个相似度的评价标准。该标准定义得好，会使得检索出的范例十 分有用，否则将会严重影响后面的过程。
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范例组织
范例组织时由两部分组成，一是范例的内容，范例应该 包含哪些有关的东西才能对问题的解决有用；二是范例 的索引，它和范例的组织结构以及检索有关，反应了不 同范例间的区别。
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（1）问题或情景描述 是对要求解的问题或要理解的情景的描述，
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主要问题
(4) 类比映射: 寻找目标范例同源范例之间的对应关系。 (5) 类比转换: 转换源范例中同目标范例相关的信息，以便应用于 目标范例的求解过程中。其中，涉及到对源范例的求解方案的修改。 把检索到的源范例的解答复用于新问题或新范例之中。它们分别是， 源范例与目标范例间有何不同之处；源范例中的哪些部分可以用于 目标范例。对于简单的分类问题，仅需要把源范例的分类结果直接 用于目标范例。它无需考虑它们之间的差别，因为实际上范例检索 已经完成了这项工作。而对于问题求解之类的问题，则需要根据它 们之间的不同对复用的解进行调整。 (6) 解释过程: 对把转换过的源范例的求解方案应用到目标范例时 所出现的失败做出解释，给出失败的因果分析报告。有时对成功也 同样做出解释。基于解释的索引也是一种重要的方法。 (7) 范例修补: 有些类似于类比转换，区别在于修补过程的输入是 解方案和一个失败报告，而且也许还包含一个解释，然后修改这个 解以排除失败的因素。
概述
人们为了解决一个新问题，先是进行回忆，从记忆中 找到一个与新问题相似的范例，然后把该范例中的有 关信息和知识复用到新问题的求解之中。
在基于范例推理 (Case-Based Reasoning, 简称CBR)中， 把当前所面临的问题或情况称为目标范例(target case)， 而把记忆的问题或情况称为源范例(base case)。粗略 地说，基于范例推理就是由目标范例的提示而获得记 忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一 种策略。
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范例索引
建立范例索引有三个原则： ①索引与具体领域有关。数据库中的索引是通用的，目 的仅仅是追求索引能对数据集合进行平衡的划分从而使 得检索速度最快；而范例索引则要考虑是否有利于将来 的范例检索，它决定了针对某个具体的问题哪些范例被 复用； ②索引应该有一定的抽象或泛化程度，这样才能灵活处 理以后可能遇到的各种情景，太具体则不能满足更多的 情况； ③索引应该有一定的具体性，这样才能在以后被容易地 识别出来，太抽象则各个范例之间的差别将被消除。 2018/10/20 33 高级人工智能
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范例的表示
(5) Similarity slots: 简记为 SIM 槽。它定义了与该 SMU 相似的其它 SMU，描述网络中结点间的相似关系。 (6) Partonomy slots: 简记为 PAR 槽。它定义了与该 SMU 具有部分整体关系的其它 SMU。 (7) Case slots: 简记为 CAS 槽。它定义了与该 SMU 相关 的范例集。 (8) Theory slots: 简记为 THY 槽。它定义了关于该 SMU 的理论知识。 上述 8 类槽可以总地分成三大类。一类反映各 SMU 之间的关系， 包括TAX 槽、CAU 槽、SIM 槽和 PAR 槽; 第二类反映 SMU 自身 的内容和特性，包括 SMU 槽和 THY 槽; 第三类反映与 SMU相关的 范例信息，包括CAS 槽和 CON 槽。