20、基于案例推理（Case Based Reasoning）技术解析

基于案例推理（Case Based Reasoning）技术解析

在科学探索的征程中，类比思维常常能为我们开辟新的道路。当面对未知的领域时，将新事物与已知事物进行类比，能帮助我们提出假设，进而深入研究。在基于案例推理（CBR）的领域中，这种类比思维同样发挥着关键作用。

1. 基于案例推理概述

CBR源于Roger Schank团队的一系列研究。最初从概念依赖（Conceptual Dependency，CD）的研究开始，随后发展到脚本（scripts）模型，最终形成了动态记忆（Dynamic Memory，DM）理论。其总体目标是构建自动化系统，使其能够“理解”并回答关于文本事件（如新闻报道或故事）的非平凡查询。

CBR可被视为DM模型中专注于经验问题解决的一个子集。在解决问题时，它将其建模为搜索并应用最合适的先前实例的过程。这种基于案例的问题解决方法在结构不良的领域（如法律推理、灾难管理和帮助台呼叫解决）中尤为典型，但它在经典人工智能领域（如估计、设计、规划和诊断）也有广泛的应用。

2. 基于案例推理系统的基本组件

当前基于案例推理系统主要由以下几个基本组件构成：
- 案例库（Case-Base） ：存储一系列案例的集合。
- 相似度计算引擎 ：将新情况与案例库进行映射和对齐，以识别匹配的案例集。
- 适应引擎 ：将检索到的案例进行转换，使其符合当前问题的要求。
- 学习引擎 ：负责维护案例库。

3. 基于案例的问题解决过程