46、基于案例推理系统设计的系统方法

基于案例推理系统设计的系统方法

在医学诊断领域，基于案例推理（CBR）系统为疾病诊断提供了新的思路和方法。以多动症（ADHD）的诊断为例，我们来详细了解CBR系统的设计、评估以及优化过程。

系统设计与评估

CBR系统的设计通常遵循一定的步骤，包括分析、修订和建立新模型。
1. 分析 ：在这个阶段，需要确定是否有案例在检索过程中被遗漏。领域专家可以通过开发测试集和建议新属性来完成这一任务。如果提出了新属性，还需要确定它们的相对相关性。统计工具和知识发现技术也可用于此阶段，它们能避免用户引导方法可能带来的偏差。此外，可能还需要对领域进行更深入的分析，以及对现有属性进行细化或抽象。
2. 修订 ：根据分析结果，修订案例表示、相似性函数，可能还包括适应策略。这可以通过添加新属性、删除冗余属性、删除不相关属性、改变属性优先级或改变上下文检索参数来实现。
3. 新模型 ：之前的修订构成了新模型的构建。然后像步骤3一样对该模型进行分析，并重复步骤3到5的过程，直到实现成功的性能水平或性能达到稳定状态。此时，还可以正式形成详细的设计文档。

对于TA3检索系统在案例分类（即预测诊断）方面的准确性评估，采用了将控制组和ADHD（未服药）数据集随机分为大小相等的测试集和训练集的方法。具体操作如下：
- 构建案例库系统：通过分析训练集来构建案例库系统。
- 进行留一法测试：使用测试集评估系统性能。依次从案例库中移除测试集中的每个案例，并根据当前案例描述创建上下文。然后，系统使用分配给当前系统的转换参数从案例库中检索至少一个相似案例。如果在一次