Advances in Case-Based Reasoning 案例式推理进展/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Funk, Peter; Gonz Lez Calero, Pedro A.; Gonzalez Calero, Pedro A.

出品人:

页数:822

译者:

出版时间:2004-10

价格:971.80元

装帧:

isbn号码:9783540228820

丛书系列:

图书标签:

• 案例式推理
• 知识工程
• 人工智能
• 机器学习
• 问题求解
• 专家系统
• 决策支持系统
• 认知科学
• 计算智能
• 知识表示

案例式推理的理论基石与前沿探索 案例式推理（Case-Based Reasoning, CBR）作为一种核心的智能问题解决范式，在人工智能领域占据着举足轻重的地位。其精髓在于，通过借鉴和类比过去的经验（即“案例”），来解决当前面临的新问题。这种从经验中学习并解决问题的能力，在很大程度上模拟了人类的认知过程，使得CBR在诸多领域展现出强大的适应性和高效性。本书旨在深入剖析案例式推理的理论根基，探索其在不同应用场景下的创新实践，并展望其未来的发展趋势。 第一章：案例式推理的理论基石：概念、原理与模型 本章将系统地介绍案例式推理的基本概念、核心原理以及构建CBR系统的关键模型。我们将从“案例”的定义出发，探讨构成一个有效案例的必要属性，包括问题的描述、解决方案以及解决过程中的环境信息等。随后，我们将详细阐述CBR的四个核心过程： 案例检索 (Retrieval): 如何在庞大的案例库中，根据当前问题的特征，高效地找到最相关、最相似的案例。我们将深入探讨各种相似度度量方法，例如基于特征向量的距离度量（欧氏距离、余弦相似度）、结构化相似度度量（如基于图匹配的相似度）以及基于领域知识的定制化相似度计算。同时，我们还将分析不同检索策略的优缺点，包括全量检索、索引检索、启发式检索等。 案例重用 (Reuse): 在找到最相似的案例后，如何将案例中的解决方案有效地迁移和适应到当前问题中。这一过程可能涉及特征映射、约束传播、推理链的调整以及知识的抽象化等复杂步骤。我们将讨论各种重用策略，包括直接重用、局部调整、部分重用以及通过推理进行重构等。 案例修订 (Revision): 当直接重用案例中的解决方案不能完全解决当前问题时，需要对解决方案进行修改和完善。本节将重点关注修订过程中可能遇到的挑战，以及常用的修订技术，例如通过规则、约束或进一步的推理来调整解决方案，以适应当前问题的特定需求。 案例学习 (Learning): 在成功解决新问题后，如何将新问题的经验（包括问题、解决方案及其成功与否的反馈）有效地纳入案例库，以供未来使用。我们将探讨案例的添加、维护、抽象化以及老化等机制，确保案例库的持续增长和优化，从而提升CBR系统的整体性能。 此外，本章还将对几种经典的CBR模型进行梳理和比较，例如uggementation, Persuasion, Prediction, Diagnosis, Planning等，解析它们在不同任务场景下的应用特点和技术实现。 第二章：案例的表示与组织：构建高效案例库的关键 案例库是CBR系统的核心资产，其质量和组织方式直接影响着系统的检索效率和解决问题的能力。本章将深入探讨案例的表示方法以及案例库的组织策略。 我们将分析不同的案例表示形式，从简单的属性-值对到复杂的结构化表示（如本体、逻辑表达式、决策树、图等）。重点将放在如何选择最适合特定问题的案例表示方法，以确保信息的完整性、准确性和易于处理性。 在案例库的组织方面，我们将讨论多种策略，包括： 扁平式组织: 简单直接，但随着案例数量的增加，检索效率会显著下降。 层级式组织: 利用案例之间的包含或泛化关系，构建多层级的案例结构，提高检索效率。 聚类式组织: 将相似的案例聚集在一起，形成不同的簇，加快相似案例的定位。 索引与导航: 引入各种索引技术，如R-tree、KD-tree等，以及构建导航结构，实现对案例库的高效访问。 案例库的维护与演化: 探讨如何管理案例的生命周期，包括案例的添加、删除、更新、合并以及对过期或冗余案例的处理。 我们还将介绍一些在案例表示和组织方面的最新研究进展，例如利用机器学习技术自动构建案例表示，以及动态自适应的案例库组织策略。 第三章：相似度度量与案例检索：高效定位相关经验 案例检索是CBR系统的第一道关卡，其效率和准确性直接决定了后续过程能否顺利进行。本章将聚焦于案例相似度度量和案例检索算法。 我们将从理论上深入分析各种相似度度量方法的原理，包括： 基于特征的相似度: 详细介绍基于属性值相似度的计算，如汉明距离、曼哈顿距离、欧氏距离、余弦相似度，以及针对不同数据类型（数值、类别、文本）的特定度量方法。 基于结构的相似度: 探讨如何比较具有复杂结构的案例，例如基于图匹配的相似度度量，用于解决涉及关系型数据的相似性问题。 基于语境的相似度: 分析如何将案例所处的环境信息纳入相似度计算，以更准确地反映案例的相关性。 学习型相似度度量: 介绍如何利用机器学习技术，根据历史数据学习最优的相似度函数。 在案例检索算法方面，我们将讨论： 精确检索: 确保找到的案例与当前问题完全匹配（在定义好的相似度度量下）。 近似检索: 在保证一定效率的前提下，可能牺牲少量精确度，但能显著加快检索速度。 基于索引的检索: 利用预先构建的索引结构，快速缩小搜索范围。 并行与分布式检索: 探讨在大规模案例库中，如何利用并行计算和分布式系统提高检索效率。 本章还将介绍一些用于评估检索性能的指标，例如准确率、召回率、F1分数等，并分析不同检索策略在不同数据集上的表现。 第四章：案例重用与修订：智能迁移与适应性解决方案 成功检索到相关案例后，如何将其中的知识有效地应用于解决新问题是CBR的核心价值所在。本章将深入探讨案例重用和案例修订的策略。 在案例重用方面，我们将分析： 直接重用: 最简单的形式，当案例的解决方案与当前问题高度契合时。 调整重用: 当案例的解决方案与当前问题存在细微差异时，需要进行局部调整。我们将介绍基于规则、基于约束的调整方法。 迁移重用: 将案例的解决方案迁移到新的领域或问题空间。 推理辅助重用: 利用其他推理机制（如逻辑推理、规划）来辅助案例解决方案的应用。 案例修订是解决重用失败问题的关键。本章将详细介绍： 基于逻辑的修订: 利用逻辑规则和推理来修改解决方案。 基于机器学习的修订: 训练模型来学习如何修正解决方案。 基于用户反馈的修订: 结合人类专家的指导进行修正。 冲突检测与解决: 在修订过程中，如何识别并解决潜在的冲突。 此外，本章还将讨论案例的泛化与抽象化，以及如何通过对过去解决问题的经验进行总结，形成更具普遍性的知识，从而提高CBR系统的解决问题的能力。 第五章：案例学习与案例库维护：持续改进与智能演化 案例学习是CBR系统实现“从经验中学习”的根本机制。本章将专注于案例学习的过程以及案例库的维护策略。 案例学习的主要内容包括： 新案例的生成: 如何根据新问题的解决过程，自动或半自动地生成新的案例。 案例的抽象化: 如何将具体案例中的经验进行抽象，形成更具泛化能力的知识。 案例的泛化: 如何将特定案例的解决方案推广到更广泛的问题集。 案例的巩固与精炼: 如何优化现有案例，去除冗余信息，提高其质量。 案例的评估与反馈: 如何评估案例的有效性，并根据反馈进行调整。 案例库的维护是一个持续性的过程，其目标是保证案例库的最新、最准确和最高效。本章将探讨： 案例的添加与删除: 制定合理的策略，决定何时以及如何添加新案例，何时删除不再有用的案例。 案例的更新与合并: 当出现新的信息或解决同一问题的不同方法时，如何更新现有案例，或者将相似案例合并。 案例的老化机制: 如何识别并处理那些可能已经过时或不再适用的案例。 案例库的性能监控与优化: 定期评估案例库的检索性能，并根据评估结果进行相应的优化。 本章还将讨论利用机器学习技术来辅助案例学习和案例库维护，例如自动发现新的案例模式，以及预测案例的有用性。 第六章：案例式推理的应用领域与前沿研究 本章将展示案例式推理在不同领域的广泛应用，并探讨当前的研究热点和未来发展方向。 我们将深入探讨CBR在以下领域的成功案例： 软件工程: 故障诊断、代码修复、需求分析、测试用例生成。 医疗保健: 疾病诊断、治疗方案推荐、医学图像分析。 法律领域: 案例检索、法律咨询、合同审查。 教育领域: 个性化教学、智能辅导、学生评估。 客户服务: 故障排除、问题解答、智能助手。 工业生产: 质量控制、过程优化、设备维护。 机器人技术: 路径规划、行为决策、环境适应。 除了上述经典应用，我们还将介绍CBR在一些新兴领域的应用，例如： 人机交互: 理解用户意图，提供个性化服务。 自然语言处理: 文本分类、情感分析、机器翻译。 金融领域: 风险评估、欺诈检测、投资决策。 最后，本章将展望案例式推理的未来发展趋势，包括： 混合式CBR: 将CBR与其他AI技术（如深度学习、强化学习、本体推理）相结合，克服单一CBR的局限性。 多模态CBR: 处理和融合来自不同模态的数据（文本、图像、音频、视频）的案例。 解释性CBR: 提高CBR系统的可解释性，使其决策过程更易于理解。 在线CBR: 实现实时学习和在线决策，适应动态变化的环境。 具身CBR: 将CBR应用于机器人和智能体，使其能够与物理世界进行交互和学习。 通过对案例式推理理论、方法和应用的全面梳理，本书旨在为研究者和实践者提供一个深入了解CBR的平台，激发其在相关领域的创新与发展。

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