在基于案例推理Case

基于案例推理的燃气突发事件应急决策方法研究董银杏; 王怀秀; 王亚慧【期刊名称】《《现代电子技术》》【年(卷),期】2019(042)021【总页数】6页(P157-162)【关键词】应急方法; 燃气突发事件; 应急辅助决策; 案例推理; 相似度计算模型; 案例分析【作者】董银杏; 王怀秀; 王亚慧【作者单位】北京建筑大学北京 100044【正文语种】中文【中图分类】TN911.1-34; TP1820 引言燃气作为清洁能源给人们的生产生活带来了极大的便利，同时也带来了安全问题，国内外燃气事故屡屡发生。

当燃气事故发生时，需要迅速做出决策，及时、正确地进行应急处置。

然而目前，应急抢修工作采用分级指挥的工作模式，同时对于各级应急指挥员来说，也存在着决策压力大，决策主要依靠现场抢修人员的经验等问题。

而快速决策、熟练处置是挽救生命财产损失的迫切需求。

因此，研究燃气突发事件应急管理先进辅助决策技术和理论方法，促进燃气应急决策智能化发展成为亟待解决的问题。

本文提出将案例推理技术（Casebased Reasoning，CBR）应用于燃气突发事件应急决策中，目前，案例推理技术在突发事件应急决策中应用广泛，但在燃气突发事件应急决策中从未应用。

1 基于案例推理的燃气应急决策人类在认识新事物时，总会习惯将新事物与以往类似事物进行类比，通过比较来不断认识新事物，在决策过程中也存在这样的现象。

案例推理技术是人工智能领域中的一种知识推理方法，即把当前所面临的问题或情况称为目标案例，而把记忆的问题或情况称为源案例，基于案例推理就是由目标案例的提示获得记忆中的源案例，并由源案例指导目标案例求解的一种策略[1]。

本文首先提取燃气事故案例特征属性，描述燃气事故特征属性主要有三个方面：事故基本信息，包括响应等级、事故类型、现象等；环境状况，包括事发位置、周边是否聚居民、周边是否有公共建筑物等；故障点信息，包括部位、原防腐层类型、管材等。

场景生成方法分类【最新版4篇】《场景生成方法分类》篇1场景生成方法可以分为以下几类：1. 基于图形的生成方法：这种方法基于计算机图形学技术，通过建立场景的几何模型和纹理映射，生成逼真的场景图像。

2. 基于物理的生成方法：这种方法基于物理模型，通过模拟物理现象，生成真实的场景。

3. 基于仿生的生成方法：这种方法借鉴生物的结构和行为，通过模拟生物的形态和运动，生成具有生命力和美感的场景。

4. 基于深度学习的生成方法：这种方法利用深度学习技术，通过神经网络模型，生成复杂的场景。

5. 基于模拟的生成方法：这种方法通过模拟自然现象和物理过程，生成真实的场景。

《场景生成方法分类》篇2场景生成方法可以分为以下几类：1. 基于案例推理(Case-Based Reasoning，CBR)：这类方法的基本思想是将过去的经验或案例作为基础，从中抽取出一部分适用的知识来进行推理。

这种方法的优点是能够快速推理，但在处理新问题时可能会产生不精确的结果。

2. 基于规则的推理(Rule-Based Reasoning)：这种方法主要是基于一些已经建立好的规则或算法来进行推理，例如自然语言处理、模式识别等。

这种方法的优点是能够处理复杂的问题，但缺点是规则的数量可能会很大，难以维护。

3. 基于知识的推理(Knowledge-Based Reasoning)：这种方法主要是基于一些已经建立好的知识库来进行推理，例如专家系统、机器学习等。

这种方法的优点是能够处理复杂的问题，但缺点是需要大量的数据和计算资源。

4. 基于仿真的方法(Simulation-Based Method)：这种方法主要是通过建立数学模型或计算机模拟来进行推理，例如流体动力学、材料科学等。

这种方法的优点是可以模拟各种情况下的结果，但缺点是需要大量的计算资源。

5. 基于数据的方法(Data-Based Method)：这种方法主要是通过统计分析或机器学习来进行推理，例如聚类分析、决策树等。

Science &Technology Vision 科技视界0引言采购贯穿了汽车行业研发生产的整个生命周期,而且汽车行业对供采购零件质量要求高,采购数量庞大,动则采购金额高达数亿元人民币。

据研究一辆车的采购成本(包括原材料和零部件)约占一辆车本钱的80%。

由此可见采购对汽车行业的影响之大,它将直接影响着汽车的定价和企业的利润及市场。

为了降低成本,加强市场竞争力,企业必须制定完善的采购策略,发展良好的供应商关系及供应链。

而基于案例推理的采购决策方法可以通过重用以前采购案例进行分析决策,使得企业以最透明的方式选择最优供应商,最终帮助企业在经济全球化和信息网络技术高速发展的市场竞争中赢得先机。

1基于案例推理基本思想基于案例推理(Case-based reasoning,简称CBR)是近年来人工智能领域中兴起的一项重要的推理技术。

最早由耶鲁大学的Schanl 教授在1982年出提出,经过三十多年的发展,目前CBR 已成为人工智能与专家系统的一种非常重要的推理技术,广泛应用于许多领域如医学诊断、海洋搜救、法律诉讼等,并取得了很好的效果。

CBR 的核心思想是把人们过去的经验和知识进行结构化存储,并根据存储的结果进行相应的判断与推理。

在CBR 中把当前所面临的问题或情况称为目标案例(Target Case),而把记忆的问题或情况称为源案例(Base Case)。

简单地说,就是由目标案例的提示而获得记忆中的源案例,并且通过源案例来指导目标案例求解的一种策略。

案例推理中知识表示是以案例为基础,案例的获取比规则获取要容易,大大简化知识获取。

对过去的求解结果进行重用,而不是再次从头推导,可以提高对新问题的求解的效率。

CBR 作为增量式的学习方法,为人们解决问题提供了一种循环认知模型。

国内外学者在认知科学、心理学、逻辑学等研究的基础上,提出多种CBR 模型。

但其基本的推理步骤可以归纳为4R 循环。

即案例检索(Retrieve)、案例重用(Reuse)、案例修改(Revise)和案例保存(Retain)。

CBR：固定码率CBR（Constants Bit Rate）即固定码率，就是静态（恒定）比特率的意思，C BR是一种固定采样率的压缩方式。

优点是压缩快，能被大多数软件和设备支持，缺点是占用空间相对大，效果不十分理想，现已逐步被VBR的方式取代。

固定码率是一个用来形容通信服务质量（QoS，Quality of Service）的术语。

和该词相对应的词是可变码率或可变比特率（英文variable bit rate，缩写VBR）。

当形容编解码器的时候，CBR编码指的是编码器的输出码率（或者解码器的输入码率）应该是固定制（常数）。

当在一个带宽受限的信道中进行多媒体通讯的时候CBR是非常有用的，因为这时候受限的是最高码率，CBR可以更好的易用这样的信道。

但是CBR不适合进行存储，因为CBR将导致没有足够的码率对复杂的内容部分进行编码(从而导致质量下降)，同时在简单的内容部分会浪费一些码率。

大部分编码方案的输出都是可变长的码字，例如霍夫曼编码或者游程编码（run-length coding），这使得编码器很难做到完美的CBR。

编码器可以通过调整量化（进而调整编码质量）来部分的解决这个问题，如果同时使用填充码来完美的达到CBR。

（有时候，CBR也指一种非常简单的编码方案，比如将一个16位精度的音频数据流通过抽样得到一个8位精度的数据流）。

CBR(controlled burn rate)可控燃烧速率CBR(controlled burn rate)可控燃烧速率《详解CBR发动机能降低油耗达7%左右》：该技术是AVL的得利武器之一。

CBR得到如此重视，和排放法规，油价有关。

如何在成本增加不大的情况下，兼顾油耗和排放？采用CBR技术能降低油耗达7%左右，如何再与VVT(可变气门正时)相结合，油耗还能进一步降低。

采用CBR技术，利用普通的三元催化器就能达到欧Ⅲ、欧Ⅳ排放标准。

这里简单介绍一下CBR的原理。

CBR机构简单，它有非对称进气道，一个切向气道，一个中向气道。

基于案例推理的矿井通风机故障诊断设计
李蒙;刘保罗
【期刊名称】《煤炭科学技术》
【年(卷),期】2010(038)005
【摘要】为了提高矿井通风机故障诊断的准确率,建立矿井通风机故障与检测参数的案例库,基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)方式进行矿井通风机故障的诊断.详细介绍了矿井通风机CBR案例库的建立方法、案例库的检索方法.通过采用动态置信度阈值与静态置信度阈值综合判断方法进行案例检索与重用,显著改善了故障诊断系统的适用性.
【总页数】4页(P97-99,103)
【作者】李蒙;刘保罗
【作者单位】洛阳理工学院,河南,洛阳,471023;洛阳理工学院,河南,洛阳,471023【正文语种】中文
【中图分类】TP206
【相关文献】
1.基于LabVIEW的矿井主通风机状态监测及故障诊断预警软件系统设计 [J], 谢特列;宋建成;吝伶艳
2.矿井通风机故障诊断系统推理引擎设计 [J], 李蒙;王聪;柏杏丽
3.基于案例推理的矿井风机故障诊断系统的研究∗ [J], 李林琛;张春芝;杨德亮
4.嵌入式矿井通风机在线监测与故障诊断系统设计 [J], 刘朴;付胜
5.矿井主通风机故障诊断专家系统设计与应用 [J], 高炳
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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。

基于属性重要度的案例特征权重确定方法柳玉;贲可荣【摘要】To resolve deficiencies of existent methods as requirement of larger storage and no consideration on the sit- uation when new cases appear, an improved method to determine weighting coefficient for case feature based on at- tribute importance theory was proposed. By introducing fission matrix, the relationship between new core, reduction of attribute set and old ones was summarized, and incremental updating algorithms of core and attribute reduction were given. Computational algorithm description of weighting coefficient was illustrated according to above conclu- sions. Performance was showed by comparison of time and space complexity.%针对已有案例特征权重确定方法所需存储空间大且未解决新增案例情况下的权重更新问题,提出一种基于属性重要度的改进方法,通过引入分体差别矩阵,发现新的属性核、约简与原有结果之间的关系,设计属性核、约简的增量式更新算法,并给出计算特征项权重的算法描述,利用时间及空间复杂性对比,体现了算法的性能优势。

基于案例推理的地铁运营安全事故案例库构建发表时间：2019-01-15T11:09:13.633Z 来源：《防护工程》2018年第31期作者：张媛媛[导读] 案例库的建立和完善，可以使不同单位、不同地区的地铁施工事故案例相互联系，降低传统施工案例之间较强的独立性。

哈尔滨地铁集团有限公司运营分公司黑龙江哈尔滨 150000摘要：通过网络搜集、文献查阅、单位调查等方式，对我国近15年来地铁施工事故进行统计、整理，分析事故发生的主要因素及发展趋势。

将施工事故概念化和语义化，并基于各层次概念建立地铁施工事故概念树，计算其嫡系相似度、概念相似度、属性相似度以求得不同案例之间的相似度，从而实现基于案例推理的事故案例库的建立。

它的建立可以为不同单位依据自身施工环境特点，检索出相似度较高的事故案例。

为地铁施工安全操作的制定、事故应急措施等都具有重要作用。

关键词：案例推理；统计；地铁施工；案例库；相似度1前言地铁发展至今已有100多年的历史，从世界上许多大城市的发展经验可看出，只有大力采用快速轨道交通系统，才能有效完成艰巨的城市客运任务。

我国目前许多大中型城市都在大力建设地铁交通系统。

作为城市人口的重要运载体，地铁在城市发展和人们日常生活中发挥着越来越重要的作用。

正是由于地铁的巨大作用和影响，地铁运营阶段的安全问题将随着地铁项目不断投入使用而日益突出。

这些安全问题主要体现在2个方面：一方面是各种设备故障原因造成的列车运营延误或中断，其后果是影响乘客的正常出行，大面积和长时间的延误还会给整个城市的生产和生活造成严重的负面影响；另一方面是由于人为原因、自然灾害等造成的重大突发事件，其后果是造成人民生命和财产的重大损失。

本文基于案例推理的方法构建地铁运营安全事故案例库，实现相似案例的自动输出，为地铁运营安全风险提供智能决策。

2基于CBR的地铁施工案例库的构建CBR（case-based reasoning，案例推理）作为三种主要的推理机制之一，起源于1977年，发展历程已近40年。

基于案例推理的采购决策作者：刘虎朱兰娟来源：《科技视界》 2013年第15期刘虎朱兰娟（上海交通大学自动化系，中国上海 200030）0 引言采购贯穿了汽车行业研发生产的整个生命周期，而且汽车行业对供采购零件质量要求高，采购数量庞大，动则采购金额高达数亿元人民币。

据研究一辆车的采购成本（包括原材料和零部件）约占一辆车本钱的80%。

由此可见采购对汽车行业的影响之大，它将直接影响着汽车的定价和企业的利润及市场。

为了降低成本，加强市场竞争力，企业必须制定完善的采购策略，发展良好的供应商关系及供应链。

而基于案例推理的采购决策方法可以通过重用以前采购案例进行分析决策，使得企业以最透明的方式选择最优供应商，最终帮助企业在经济全球化和信息网络技术高速发展的市场竞争中赢得先机。

１基于案例推理基本思想基于案例推理（Case-based reasoning，简称CBR）是近年来人工智能领域中兴起的一项重要的推理技术。

最早由耶鲁大学的Schanl教授在1982年出提出，经过三十多年的发展，目前CBR已成为人工智能与专家系统的一种非常重要的推理技术，广泛应用于许多领域如医学诊断、海洋搜救、法律诉讼等，并取得了很好的效果。

CBR的核心思想是把人们过去的经验和知识进行结构化存储，并根据存储的结果进行相应的判断与推理。

在CBR中把当前所面临的问题或情况称为目标案例(Target Case)，而把记忆的问题或情况称为源案例(Base Case)。

简单地说，就是由目标案例的提示而获得记忆中的源案例，并且通过源案例来指导目标案例求解的一种策略。

案例推理中知识表示是以案例为基础，案例的获取比规则获取要容易，大大简化知识获取。

对过去的求解结果进行重用，而不是再次从头推导，可以提高对新问题的求解的效率。

CBR作为增量式的学习方法，为人们解决问题提供了一种循环认知模型。

国内外学者在认知科学、心理学、逻辑学等研究的基础上，提出多种CBR模型。

《经济师》２０１３年第２期ÁÁÁÁÁÁ图１案例推理的过程●工程建设摘要：通过市政排水工程特征参数的建立及其系数的引入，利用基于案例推理理论（ＣＢＲ）结合灰色关联分析方法，分析研究一种可以快速简便的估算市政排水工程造价的方法，并论证它的可行性。

关键词：案件推理理论灰色关联分析方法市政排水工程造价估算中图分类号：Ｆ２８５文献标识码：Ａ文章编号：１００４－４９１４（２０１３）０２－２８５－０２近年来，全国各地出现气候异常现象，突发暴雨，冰雹等强对流异常天气的频繁出现，导致了许多悲剧的发生，给人民的生命财产安全带来了极大的威胁。

反映出我国现有的市政道路排水设施的不完善。

因此，对现有市政排水设施的改善就成为人们关注的重点。

市政排水工程的造价研究便成为了重中之重，也是工程建设领域研究的重要课题之一。

ＣＢＲ理论的原理与人类的思维方式类似，通过对过去经验的认识和总结，在解决当前问题的过程中提出最优解。

此方法快速简便，精确度较高，能满足多领域的要求。

而且在实际的工作中，类似的工程造价的估算也多数采用经验的累积和分析，与ＣＢＲ的推理原理相似。

所以，应用ＣＢＲ方法去提高市政排水工程造价预测的准确性是可行的。

一、基于案例推理理论１．ＣＢＲ的基本理论。

基于案例的推理（Ｃａｓｅ－ＢａｓｅｄＲｅａｓｏｎｉｎｇ，ＣＢＲ）与类比方法类似。

ＣＢＲ的基本原理是：计算人员可以借鉴过去经验中出现的类似问题的解决方案，来解决当前的问题。

ＣＢＲ的应用，首先依赖于研究人员先将过去的案例及其最优解按照一定的属性分类存储于案例库中，有了完善的案例库，ＣＢＲ的应用才有了基础。

这样在解决新问题时，工作人员只需要输入对当前问题的描述，让系统去搜索案例库中的源案例，输出相似度较高的案例作为参照，从而解决当前问题。

如果能够找到完全一致的案例，那么就将这个源案例的解直接输出，作为待求解问题的解。

如果没有相同的案例，就要人工修改输出的相似案例，使之最终能符合新问题的属性要求，已得到能解决新问题的方案，并将其输出作为新问题的最优解，与此同时，要将修改后的案例充实到案例库中，以使案例库更加完善，服务于今后要解决的问题。