第5章_ 基于案例的推理

基于案例推理的工程控制系统研究第一章绪论在当今全球化竞争日趋激烈的市场环境下，工程项目的管理已经成为各个企业普遍采用的有效手段。

工程控制系统是企业实现对工程项目进行有效管控的核心工具。

而基于案例推理的工程控制系统是一个重要的研究方向，其通过学习历史案例中的经验，更好地指导和规范当前工程项目的管理和实施。

本文将从案例推理、工程控制系统和基于案例推理的工程控制系统等方面进行探讨和研究。

第二章案例推理案例推理是指从已有案例中推断并应用于新问题的过程。

在工程项目中，往往会出现一些问题，但这些问题并不是孤立的，而是多次出现过。

案例推理就是将这些已经解决过的问题和解决的方法相关联，从而更好地解决当前的问题。

案例推理的核心思想是把经验转化为知识，将过去的历史经验用于指导未来的规范和实施。

案例推理可以帮助工程项目管理人员更快更便捷地解决问题，并对当前的问题指导决策。

第三章工程控制系统工程控制系统是指通过对工程项目各个阶段的计划、实施、监督、评估等环节的管理，实现对工程项目的全面管理和控制。

工程控制系统可以帮助企业更好地规范工程项目的实施，提升生产效率和产品质量。

工程项目的控制系统一般包括工作量控制、成本控制、质量控制、进度控制等方面。

工程控制系统有着极高的实用性和重要性，它能够有效地管理和实施各类工程项目，对企业的发展和利益有着至关重要的作用。

第四章基于案例推理的工程控制系统基于案例推理的工程控制系统是将案例推理与工程控制系统相结合的一种新型的工程管理模式。

其通过对过去的历史案例进行学习和总结，形成相应的案例规则，并将这些规则用于指导和规范当前的工程项目管理。

基于案例推理的工程控制系统具有很强的实用性和先进性，它可以很好地解决工程项目中各种问题，优化项目实施过程，并提高项目管理效率和质量。

相比于其他的工程控制系统，基于案例推理的工程控制系统更具针对性和实效性，更能满足企业的实际需求，是目前工程项目管理的最优选择。

人工智能开发技术中的知识推理方法总结随着科技的不断发展，人工智能在各个领域中的应用越来越广泛。

人工智能的一个重要组成部分就是知识推理技术。

知识推理技术通过分析和推理已有的知识，从而得出新的结论和解决问题。

本文将对人工智能开发中常见的知识推理方法进行总结，包括逻辑推理、模糊推理和基于案例的推理。

一、逻辑推理逻辑推理是最基础、也是最常见的知识推理方法之一。

它基于数学逻辑的原理，通过判断前提条件和应用规则来得出结论。

逻辑推理有两种基本形式：演绎推理和归纳推理。

演绎推理是从一般到特殊的推理方式。

它根据已有的规则和前提条件，通过逻辑运算得出结论。

例如，如果我们知道“所有人都会呼吸”，还知道某个人是人类，那么根据演绎推理，我们可以推断出这个人也会呼吸。

归纳推理是从特殊到一般的推理方式。

它通过观察和实验来总结规律和原则。

例如，我们观察到许多人都是两只眼睛，所以归纳出“人类一般都有两只眼睛”的结论。

逻辑推理在人工智能领域中得到了广泛应用。

例如，在专家系统中，逻辑推理被用来处理复杂的问题，从而帮助决策。

逻辑推理能够根据已有的规则和事实，做出合理的推断和决策。

二、模糊推理模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法。

它可以处理那些模糊和不确定性的问题。

与传统的逻辑推理只有真和假两种结果不同，模糊推理可以得出一系列可能的结论，并给出每个结论的可信度。

在模糊推理中，需要用到模糊集合和模糊规则。

模糊集合是对不确定性或模糊性概念的描述，比如“高”和“矮”这两个概念。

模糊规则是用来表示在不同条件下的推理关系，例如“如果身高高，则认定为高个子”。

模糊推理的一个应用领域是模糊控制系统。

模糊控制系统通过对输入和输出进行模糊化和去模糊化处理，来进行判断和决策。

比如，在一个自动驾驶车辆中，模糊逻辑可以处理“慢速”、“中速”、“高速”等模糊的概念，从而决定下一步的行驶策略。

三、基于案例的推理基于案例的推理是一种通过比较相似案例来解决问题的推理方法。

基于案例的推理法在大学生心理健康方面探索一、引言基于案例的推理CBR(Case-based Reasoning)是一种相似或类比的推理方法，它是通过访问知识库中过去同类问题的求解从而获得当前问题解决方案的一种推理模式，即利用旧的事例或经验来解决新问题，评价新问题，解释异常情况或理解新情况。

在CBR中，一个问题的状态描述及其求解策略用一个案例(Case)表示，案例库模拟人脑的记忆，存储了一些过去的相关经历（案例），案例本身则可以用语义网节点、规则、框架或对象实现，这些案例按一定的模式在知识库中组织，以便在需要的时候能及时取出。

CBR技术直接利用以往解决问题的实例，能有效地解决知识表达困难或无法表达的领域问题，其所具有的自学习功能保证了其推理能力的不断增强，是企业高效处理相近或类似竞争情报的重要手段。

同时，基于案例推理技术也可以应用在大学生学习、生活中的很多方面。

下面我就课堂上所学习的基于案例的推理技术以及大学生心理健康问题做浅显的讨论。

二、当今大学生心理现状现如今，大学生的心理压力越来越大了，就业、感情、社会等多方压力致使现如今校园自杀现象频繁：2009年6月28日北大新闻学院研究生贾昊跳楼自杀；2010年3月23日上午北邮一名男博士跳楼医治无效身亡；2010年12月24日上午8时20分许，一男子从北京大学理科1号楼8楼坠落，不治身亡。

看着一幕幕触目惊心的大学生自杀案例，不禁让我感到寒心。

研究表明，当今大学生心理健康不容乐观，而心理危机对大学生心理健康所产生的消极影响是不容忽视的，频繁发生的大学生杀人、自杀、校园暴力等现象都是大学生心理危机的外在表现。

对大学生的心理危机进行有效的干预，让大学生认识危机、管理危机进而更好地对危机进行干预，成为高校工作的一项紧迫任务。

三、CBR在大学生心理健康方面的应用近年来，CBR在学校的应用研究也开始引起广泛关注，其研究领域涉及到学校的教学、管理等各个领域。

可以说，CBR在学校的应用能够为学校核心竞争力的提高起一臂之力。

第一章专家系统概述1、专家系统（ES）：是一个智能程序系统，有大量的、高水平领域专家的知识；有领域专家解决问题的思维方法。

ES所处理的问题是依据已积累的知识来求得问题解答，一般没有准确的数学公式来表达，这就是ES与“一般问题求解”方法的不同之处，数据+算法=传统程序，知识+推理=专家系统。

ES的关键是知识获取、知识表达与推理的过程。

2、专家系统的组成：知识库、推理机、数据基、人机界面、知识获取、解释机构。

3、专家系统的分类：（1）诊断类专家系统（2）预测类专家系统（3）解释类专家系统（4）数学专家系统（5）设计与规划专家系统（6）咨询与决策专家系统（7）教学类专家系统（8）知识自动获取系统4、专家系统的特征：（1）专家系统具有显示表达的大量领域专门知识（2）能进行呼号处理（3）具有智能（4）对推理过程的理解5、与多媒体技术结合（了解）6、图灵奖：专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人，是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。

明基斯第一个图灵奖获得者。

7、麦卡锡则提出表处理语言Lisp：卡普提出分支界限法；费根鲍姆提出知识蕴藏着力量：第一个专家系统是MYCIN；第二章专家系统知识1、产生式规则表示法：格式：if （前提1）&（前提2）&……then（结论1）&（结论2）&……2、框架表示法：框架：是用于描述具有固定的静态对象的通用数据结构；该对象用：“对象——属性——属性值“表示，框架由若干个槽组成，槽用于描述属性。

槽有两种形式 a.槽名+槽值；b.槽名+侧面策略3、语义网络表示法：语义网络是基于网络结构表示人类知识结构的一种形式，语义主要是指语言结构及其意义上的联系。

一个简单的语义网是如下三元组：（节点1，狐，节点2）例：4、知识获取的方式（1）非自动知识获取：分为两步首先由知识工程师从领域专家和有关技术文献获取知识，然后有知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库中。

第一章测试1【单选题】(20分)什么是KDD？A.C.文档知识发现B.A.数据挖掘与知识发现C.D.动态知识发现D.B.领域知识发现2【判断题】(20分)数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。

A.错B.对3【多选题】(20分)数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？A.分类B.模式匹配C.模式发现D.回归4【多选题】(20分)以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？A.人工智能B.计算机组成原理C.矿产挖掘D.统计5【判断题】(20分)离群点可以是合法的数据对象或者值。

A.错B.对第二章测试1【单选题】(20分)下面哪个属于定量的属性类型：A.区间B.序数C.标称D.相异2【单选题】(20分)只有非零值才重要的二元属性被称作：A.非对称的二元属性B.离散属性C.对称属性D.计数属性3【判断题】(20分)定量属性可以是整数值或者是连续值。

A.对B.错4【单选题】(20分)中心趋势度量模（mode）是指A.数据集中出现频率最高的值B.算术平均值C.最大值D.最小值5【多选题】(20分)以下哪些是属于中心趋势的度量A.标准差B.中位数C.五数概括D.平均值第三章测试1【单选题】(20分)数据清洗的方法不包括A.一致性检查。

机器学习中的推理学习方法与应用案例机器学习是指计算机系统通过学习数据和经验，不断改进自身的性能。

在机器学习领域中，推理学习方法扮演着重要的角色。

推理学习是一种基于逻辑推理和推断的学习方法，通过对数据进行分析和推断，以实现自动化决策和问题解决。

本文将介绍机器学习中的推理学习方法以及一些应用案例。

一、基于逻辑推理的机器学习方法基于逻辑推理的机器学习方法是指利用逻辑规则和推理机制，将数据进行推理和推断，从而实现自动化决策和问题解决。

这种方法的优势在于可以处理复杂的逻辑关系和推理过程，适用于处理各种类型的数据。

举例来说，智能对话系统中常使用基于逻辑推理的机器学习方法。

系统通过分析用户输入的信息，利用逻辑推理的方法来理解用户的意图，并做出相应的回应。

通过不断学习和优化，系统可以不断提高对用户意图的理解能力，从而更加准确地回应用户的需求。

二、基于贝叶斯推理的机器学习方法贝叶斯推理是一种基于概率统计的推理方法，通过分析先验概率和观测数据，来得出后验概率。

在机器学习领域中，基于贝叶斯推理的方法被广泛应用于分类、预测和决策等任务中。

以垃圾邮件过滤为例，基于贝叶斯推理的机器学习方法可以根据已有的垃圾邮件和正常邮件的数据，计算出每封邮件是垃圾邮件的概率。

通过比较这些概率值，系统可以自动过滤出垃圾邮件，从而提高用户的邮件体验。

三、基于神经网络的推理学习方法神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，通过多层神经元之间的连接和权重调整，实现对复杂数据的学习和推理。

基于神经网络的推理学习方法在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有着广泛的应用。

例如，图像识别领域中的卷积神经网络（CNN）就是一种基于神经网络的推理学习方法。

通过多层卷积和池化操作，CNN可以对图像进行特征提取和分类，从而实现对图像内容的自动识别和理解。

四、机器学习中的推理学习应用案例除了以上提到的智能对话系统和垃圾邮件过滤，机器学习中的推理学习方法还有许多其他应用案例。

知识推理基于案例推理缺点
1. 局限性：知识推理只能根据已有的知识进行推理，而无法将新的知识纳入考虑，容易受到限制。

2. 可靠性：知识推理的结果受到所使用的知识的质量和完整性的影响，存在一定的不确定性，难以保证结果的准确性。

3. 适用性：知识推理在处理复杂问题时面临困难，在不同领域间应用的适用性有所局限。

4. 依赖性：知识推理需要依赖预先定义好的规则和知识库，当规则和知识库发生变化的时候，推理结果可能出现错误。

5. 偏见性：知识推理基于人类的主观认知和经验，容易受到人类的偏见和误判的影响，导致结果出现错误。

AI第五章经典逻辑推理第五章经典逻辑推理在人工智能（AI）的发展中，逻辑推理是一项至关重要的技能。

它涉及到根据事实和规则进行推理和推断，以得出准确的结论。

本章将介绍一些经典的逻辑推理方法和应用。

1. 命题逻辑命题逻辑是逻辑推理的基础，它是传统逻辑推理中最常用的形式之一。

在命题逻辑中，我们使用命题来表示事实或陈述，并使用逻辑运算符进行推理。

逻辑运算符包括与、或、非等。

命题逻辑推理的典型应用是推理规则的模拟。

例如，如果我们知道“A是B”，并且还知道“B是C”，那么我们可以推断出“A是C”。

通过使用合适的推理规则和逻辑运算符，我们可以从给定的事实中推导出新的结论。

2. 谓词逻辑谓词逻辑是对命题逻辑的扩展，它引入了谓词和量词的概念。

谓词用于描述属性或关系，量词用于描述命题的数量。

谓词逻辑推理在表达能力上更丰富，可以处理更复杂的问题。

例如，通过使用谓词逻辑，我们可以更好地描述关系，如“所有人都喜欢音乐”，或者处理存在量词，如“存在一个城市，每个人都爱好音乐”。

3. 归结推理归结推理是一种用于求解逻辑问题的常用方法。

它基于归结原理，通过将待证明命题与已知命题进行推理，并最终得出结论。

归结推理通常用于解决谓词逻辑问题。

它的基本思想是将命题转化为子句集合，并通过消解操作来简化问题。

通过适当的推理步骤，我们可以从已知的命题中推导出新的结论。

4. 例证推理例证推理是一种基于已有证据的推理方法。

它的核心是根据已有的案例或实例进行推理，从而得出结论。

例证推理在机器学习和数据挖掘中被广泛应用。

通过分析已有的数据和案例，我们可以发现模式和规律，并将这些规律应用于新的问题中。

这种推理方法是基于类似性的推理，它认为类似的案例有相似的解决方法。

5. 模态逻辑模态逻辑是一种扩展的逻辑系统，它引入了模态词，用于表示命题的特性或状态。

常见的模态词包括必然、可能、必要等。

模态逻辑推理用于处理具有不确定性或可能性的命题。

它在人工智能的推理和知识表示中起着重要作用。

（完整word版）管理信息系统习题集_第11章_中⽂《管理信息系统》第13版(Laudon/Laudon)第11章管理知识单项选择题1)企业内容管理系统⽤于管理结构化信息，其他系统例如KWS（知识⼯作系统）⽤于管理半结构化信息和⾮结构化信息。

参考答案: FALSE难度系数: 12)保存在员⼯头脑中⽽没有记录在⽂件中的知识被称作显性知识。

参考答案: FALSE难度系数: 23)知识可以存储在电⼦邮件、语⾳邮件、图像、⾮结构化⽂件以及结构化⽂件中。

参考答案: TRUE难度系数: 14)知识具有普遍适⽤性，可被轻易转移。

参考答案: FALSE难度系数: 15)CAD是⼀种智能技术。

参考答案: FALSE难度系数: 16)知识⼯作者包括从⾼层次的科学家到⽂本和数据处理者，他们的主要⼯作任务是为组织管理和创造知识。

参考答案: FALSE难度系数: 17)结构化知识是⼀种存在于⾮正式⽂件中的显性知识。

参考答案: FALSE难度系数: 18)半结构化知识是存储在公司的有经验员⼯头脑中的所有知识。

参考答案: FALSE难度系数: 29)虚拟现实建模语⾔（VRML）要求使⽤强⼤的服务器以及⼤流量的带宽⽹络。

参考答案: FALSE难度系数: 210)专家系统是⽤于知识挖掘的基本⼯具。

参考答案: FALSE参考答案: TRUE难度系数: 112)专家系统被⼴泛应⽤于企业中⼀些离散的、⾼结构化的决策中。

参考答案: TRUE难度系数: 213)专家系统是⼀些与/或规则的应⽤，与特定的知识库相对，两者都是获取⾃⼈类专家。

参考答案: FALSE难度系数: 214)基于案例推理不适⽤于医学上的诊断系统。

参考答案: FALSE难度系数: 115)模糊逻辑系统可以⽤语⾔描述⼀个特殊的现象或过程，然后⽤少量的灵活规则来表达。

参考答案: TRUE难度系数: 216)模糊逻辑系统通过筛虑数据，寻找关系，建⽴模型，以及不断进⾏模型校正得的⽅法，从⼤量数据中“学习”模式。

《智能系统导论》教学大纲课程编号：1044040268课程名称：智能系统导论（Introduction to Intelligent System）学时学分：36/2开课对象：自动化专业课程类型：专业选修开课学期：第六学期一、课程性质及内容简介《智能系统导论》是面向自动化专业的一门选修课。

本课程力求将人工智能、知识工程、知识管理等现代高新技术与信息管理及信息系统理论相结合，研究新型的智能信息系统理论、方法与技术。

力求做到在掌握核心知识的同时扩展专业知识视野。

本课程的先修课程是《信号与系统》、《自动控制原理》、《计算机组成原理》。

本课程包括信息管理科学与人工智能基本知识、知识表示、知识组织、知识推理、知识检索、知识获取、智能信息系统设计与开发方法学、智能人机接口与用户知识管理和典型智能信息系统的实现及应用研究。

二、教学目的主要教学目的是使学生掌握智能信息处理与知识管理的基本理论与技术、智能信息系统的设计与开发及应用的方法与技术，注重培养学生的基本理论与高新技术技能，提高学生的应用能力和研究创新能力。

三、教学基本内容、重点和难点及教学要求四、课程教学基本设计课堂教学多采用案例教学和现代教育技术，始终贯彻理论联系实际的宗旨，培养学生的动手能力和独立思考能力，以解决具体问题为驱动，学以致用，用以促学。

并关注课程发展动态，适时引进新的教学内容。

五、考核方式（一）作业要求教材每章均有课后习题，要求学生课后独立完成。

批改作业时发现的问题，通过课堂重点向学生讲解，并讲解解题思路和要点，同时根据学习内容补充相关习题，以帮助学生理解。

以上作为学生的平时成绩。

（二）考核方式学生成绩由平时成绩（20%）、课程报告（80%）构成，考核学生掌握基本概念、运用所学知识分析问题、解决问题的能力。

六、课程教材及参考书（一）教材智能信息系统，武汉大学出版社，张玉峰等著，2008（二）主要参考书[1]知识技术及其应用，北京：科学技术文献出版社，曾民族，2005[2]知识工程和知识管理，北京：机械工业出版社，Guus Schreiber，史忠植，2003[3]决策支持系统，武汉：武汉大学出版社，张玉峰主编，2004[4]信息可视化与知识检索，科学出版社，周宁，张玉峰，张李义著，2005[5]人工智能及其应用，北京：机械工业出版社，李长河，2006[6]人工智能基础. 清华大学出版社，朱福喜，朱三元，伍春香，2006七、教学资源。

基于案例推理法研究综述燕山大学学报（哲学社会科学版）侯玉梅，许成媛摘要基于案例推理是人工智能领域一项重要的推理方法，是近年来发展迅速且应用广泛的一个推理模式。

论文主要论述了基于案例推理的原理、过程及其应用，详细描述了基于案例推理的过程以及相关的技术支持。

基于案例推理(CBR)的方法最早由耶鲁大学教授在1982年提出，是人工智能领域一项重要的推理方法。

基于案例推理是人工智能中发展起来的一种重要的推理模式，属于域内类比推理。

源于美国的CBR随后在欧洲兴起，由于CBR能够很好地模拟人类的认知过程，它的应用范围也变得越来越广泛。

一、基于案例推理简介基于案例推理简称案例推理，它就是在遇到新问题时，在案例库中检索过去解决的类似问题及其解决方案，并比较新、旧问题发生的背景和时间差异，对旧案例解决方案进行调整和修改以解决新的问题的一种推理模式。

与传统的基于规则推理和基于模型推理相比，CBR 的数据形式属于“自由”类型，因此不同于强调数据域、数据长度和数据类型的传统关系数据模型。

它无需显示的领域知识模型，避免了知识获取瓶颈，而且系统开放，易于维护，推理速度较快。

同时增量式的学习使案例库的覆盖度随系统的使用逐渐增大，判断效果愈来愈好。

可以有效解决传统推理方法中存在的许多问题。

CBR是一种重要的机器学习方法，它将目前面临的新问题称之为目标案例，将过去解决过的问题称之为源案例。

案例推理的过程可以看作是一个相似案例检索、案例重用、案例的修改和调整、案例学习四个步骤的循环（如图1所示）。

遇到新问题时，将新问题通过案例描述输入CBR系统；系统会检索出与目标案例最匹配的案例，若有与目标案例情况一致的源案例，则将其解决方案直接提交给用户；若没有则根据目标案例的情况对相似案例的解决方案进行调整和修改，若用户满意则将新的解决方案提交给用户，若不满意则需要继续对解决方案进行调整和修改；对用户满意的解决方案进行评价和学习，并将其保存到案例库中。