Ⅰ 高分悬赏案例推理和专家系统的区别
案例推理(case-based reasoning)和专家系统的区别本人正在写论文,搞不懂两者的区别。
本来以为CBR是专家系统的一种,结果看到一篇论文《智能故障诊断技术综述》
上面写着智能故障诊断技术分为:专家系统,神经网络,模糊逻辑,故障树和案例推理。
难道专家系统和案例推理莫不相关?
但是又看到别的论文,题目就是《基于案例推理的导弹故障诊断专家系统研究》
《基于案例推理的鱼病诊断专家系统及其数据库设计》
请问两者到底有什么联系和区别?您有什么证据?
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。要获得高质量的专家系统,必须成功地把专家的知识转换到计算机上,因而“知识”是专家系统的核心。因此,专家系统也称为“知识库系统 (Knowledge Base Systems) ”。专家系统的“知识”是与专家知识、经验、专长等相关的信息集合,构成知识的信息汇聚于“知识库”中,以“知识表示方法”被计算机理解和接受。
专家系统的基本设计思想就是将知识和控制推理策略分开,形成一个知识库,专家系统在控制推理策略的导引下,利用存储起来的知识来分析和处理问题。这样,在解决问题时,用户为系统提供一些已知数据,然后可以从系统中获得专家水平的结论。
案例推理,即CBR(CASE-BASED REASONING),是一种类比推理方法,它提供了一种近似人类思维模型的建造专家系统的新的方法学,这与人对自然问题的求解相一致。它强调这样的思想:人类在解决问题时,常常回忆过去积累下来的类似情况的处理,通过对过去类似情况处理的适当修改来解决新的问题。过去的类似情况及其处理技术被称之为案例(CASE)。过去的案例还可以用来评价新的问题及新问题的求解方案,并且对可能的错误进行预防。运用这一基本思想进行推理被称为CBR技术。
简单可以这么理解:专家系统和案例推理都是运用过去的经验来解决新的问题。传统的专家系统是基于规则进行推理的,也就是要建立大量的知识规则,然后按照规则推理出结果,而案例推理是一种较新的推理方法,它是把过去的经验转化为案例,然后通过案例的匹配,检索出与新问题像近的案例,再进行修正,成为新问题的解决方案。目前,在专家系统的推理中,目前也有很多采用案例推理或者把案例推理和规则推理进行结合。
Ⅱ 结合科学史的案例谈谈什么是归纳推理
证伪主义是和证实相对的,证实是建立 在归纳主义的基础上的,是通过大量的 事实来归纳证明一个理论的正确性;而 证伪主义是建立在演绎逻辑的基础上 的,波普尔的证伪主义中强调的是对严 格的全称陈述理论的证伪,所以,一旦 在生活或实验中能够找到与这个全称陈 述理论不相符合,那么就可以证明这个 由归纳证实的理论是不正确的,即达到 了证伪的目的。
Ⅲ 案例推理的案例推理的工作原理
一个典型的案例推理问题求解过程的基本步骤可以归纳为四个主要过程:案例检索(Retrieve)、案例重用(Reuse)、案例修正(Revise)和案例保存(Retain),因此案例推理亦称为4R,其工作过程如图所示。在案例推理中,通常把待解决的问题或工况称为目标案例(Target Case),把历史案例称为源案例(Base Case),源案例的集合称为案例库。从图中可以了解CBR 解决问题的基本过程为:一个待解决的新问题出现,这个就是目标案例;利用目标案例的描述信息查询过去相似的案例,即对案例库进行检索,得到与目标案例相类似的源案例,由此获得对新问题的一些解决方案; 如果这个解答方案失败将对其进行调整,以获得一个能保存的成功案例。这个过程结束后,可以获得目标案例的较完整的解决方案; 若源案例未能给出正确合适的解,则通过案例修正并保存可以获得一个新的源案例。在案例推理过程中,案例表示、案例检索和案例例调整是案例推理研究的核心问题。绝大多数现有的案例推理系统基本上都是案例检索和案例重用的系统,而案例调整通常是由案例推理系统的管理员来完成的。
Ⅳ 什么是基于案例的推断系统
基于案例的推理(case-based reasoning, CBR)是人工智能领域新崛起的一种基于知识的问题求解和学习方法,它以独特的推理风格和成功的应用,向人们展示了很强的生命力。
AKCBR是上海安可科技研发的基于案例推理的故障诊断系统,是应用于各行业设备的一项现代故障智能诊断技术。
Ⅳ 法律推理有哪几种形式推理
1、演绎推理
演绎推理系指前提与结论之间有蕴涵关系的推理方法。所谓“蕴涵”是形式逻辑中的一个常用概念。我们说一个判断或一个判断形式p蕴涵一个判断或一个判断形式q,也即指,当p为真时,q也必然为真。
从这个意义上,也可将演绎推理定义为前提与结论之间有必然联系的推理。具体到法律逻辑上,演绎推理主要表现为涵摄模式中的司法三段论。
即以裁判规范为大前提,以裁判事实为小前提,推演出的最后的判决结论。演绎推理在法律发现中的直接适用范围是比较狭窄的,在大多数情况下必须先行借助其他逻辑方法对案件事实与相关规范进行加工处理后方可运用演绎法得出最后结论。以下试举两例以说明演绎法在法律推理中的适用情形。
2、归纳推理
归纳推理一般而言是指由个别的事物或现象推出该类事物或现象的普遍规律的推理方法,主要包括3种推理方法:简单枚举法、统计概率法与求因果联系法。
这三种方法都具有一个共同的特点,即通过对于大量但并非全部事物的观察、综合、分类、比较,从而推断出该类事物具有某种共同的属性,是一种由特殊推导出一般的逻辑推理。
与演绎法不同,归纳法是一种综合的方法,它的结论往往会突破前提所提供的知识范围,提出新的,并不必然蕴含于前提之中的结论。
法律人在法律适用中运用归纳推理必须遵守下列规则:除了所举事例具有足够的代表性,累计经验中的事例或案例的数量越大,推论所得的结论正确的概率就越高。
3、类推法
类推法是指由两个或两类事物在许多属性上都相同,便由此推出它们在其他属性上也相同的推理方法。例如,已知甲事物具有a、b、c、d、e等属性,且已知乙事物具有a、b、c、d等属性,因而得出结论乙事物也具有e这种属性。
(5)基于案例的推理是什么方法扩展阅读:
法律推理实质上是承认了法官的自由裁量权,在某些情况下,当法官处于“找法不能”的境地时,法官可以根据自己的价值判断和法律信念来进行推理和选择,以弥补法律的漏洞,保护当事人的权益。但这种选择必须是理性的,合情合理的,而不能任凭法官肆意揣测和滥用。
在法律实践中,实质推理的主要形式是运用法律解释、运用判例、进行利益衡量和参照公共政策。但其推论结果参入了法官的认知、情感和价值,渗透了法官的主观因素,结果具有一定的主观性,因此对法官的职业素养提出了更高的要求。同时需要加强司法监督,完善制度建设,防止法官滥用司法权。
Ⅵ 什么是案例法
案例法一般指案例分析法。
案例分析法,又称个案研究法是由哈佛大学于1880年开发完成,后被哈佛商学院用于培养高级经理和管理精英的教育实践,逐渐发展今天的“案例分析法”。
哈佛大学的“案例分析法”,开始时只是作为一种教育技法用于高级经理人及商业政策的相关教育实践中,后来被许多公司借鉴过来成为用于培养公司企业得力员工的一种重要方法。
应用
案例分析法(Case Analysis Method)由哈佛大学于1880年开发完成,后被哈佛商学院用于培养高级经理和管理精英的教育实践,逐渐发展今天的“案例分析法”。
哈佛大学的“案例分析法”,开始时只是作为一种教育技法用于高级经理人及商业政策的相关教育实践中,后来被许多公司借鉴过来成为用于培养公司企业得力员工的一种重要方法。
通过使用这种方法对员工进行培训,能明显地增加员工对公司各项业务的了解,培养员工间良好的人际关系,提高员工解决问题的能力,增加公司的凝聚力。
Ⅶ 什么是基于案例的定性理论研究
基于案例的定性理论研究:
主要指非实验性的,通常采用案例资料,而且一般不用数量形式表达的研究。定性研究更强调意义、经验(通常是口头描述)、描述等。
确定事物本质属性的科学研究,科学研究的基本步骤和基本方法之一。它是通过观测、实验和分析等,来考察研究对象是否具有这种或那种属性或特征,以及它们之间是否有关系等。由于它只要求对研究对象的性质作出回答,故称定性研究。
Ⅷ 基于案例推理的故障诊断
基于CBR的故障诊断系统
基于案例的推理简介(Case Based Reasoning,CBR)
设备在应用过程中由于各种因素的影响难免出现故障,如何判断设备的故障类型和故障部位并给出正确的处理办法就显得尤为重要,为了保证设备性能良好,维持正常的运转,降低维修成本,提高经济效益,增强企业竞争能力等,对设备进行故障诊断和预防是重要的和必需的,尤其是使用同类型批量设备的单位和部门,如环保行业的在线监测仪、除尘仪;钢铁行业的锅炉、轧机机械等。但是,目前对于这些复杂系统和设备,建立系统数学模型和故障过程模型是非常困难的。当前,用于这类对象的故障诊断方法主要有专家系统和智能的人工神经网络;但是应用时,又有其明显的缺点,见下表:
表1专家系统和神经网络系统的缺点
诊断方法 缺点
专家系统 1)诊断的效果与知识库的完善程度以及知识表示方法直接相关
2)知识的抽取和推理规则的建立是一项非常艰巨而且困难的任务
3)故障的多样性和不可预测性,一次性构建完善的知识库和推理库是不可能的
4)知识推理系统的可扩充性和灵活性不够,限制了它的应用范围
5)存在“知识获取”瓶颈
神经网络 1)结构和训练算法的确定需要得到大量试验资料
2)对于未经训练过的新故障难以进行诊断
案例推理(CBR)是人工智能领域新兴的一种问题求解方法,它通过目标案例的提示得到历史记忆中结构化存储的源案例,并由源案例进行相应的判断与推理来指导目标案例求解。所以CBR有以下优点:
1)、 利用案例中隐含的难以规则化的知识,以辅助规则推理的不足。
2)、 案例的获取比规则获取要容易,较好解决“知识获取”的瓶颈问题。
3)、 对过去的求解结果进行复用,提高对新问题的求解效率。
4)、 有持续不断的学习能力。
安可AKCBR介绍
一、安可AKCBRS简介
AKCBRS是安可科技研发的基于案例推理的故障诊断系统,是应用于各行业设备的一项现代故障智能诊断技术。
基于案例的推理(Case Based Reasoning,CBR)技术是人工智能中新崛起的一项重要推理技术,在很大程度上符合领域专家求解新问题的过程,利用CBR技术解决故障诊断问题是当今人工智能故障诊断领域的研究热点,作为专家系统中的一个分支,其研究得到了学术界和工程界的高度重视,并相继在各行各业中得到成功应用。不过在这些已报道的基于案例推理的故障诊断系统中,大多数都是针对某一具体设备的专用专家系统,虽然其对具体设备故障诊断比较实用,但其缺陷是通用性不强,因为不同问题领域,设备种类不同,其专家知识及推理机制也不相同;即使同一问题领域,也有各种功能不同的设备,这样一来给通用基于案例推理的故障诊断系统的设计开发增加了较多的困难。AKCBRS是以用户为中心的通用性基于案例推理的故障诊断系统,只要领域专家设置好必要的知识模块,就可自行生成专用于同种功能设备的基于案例推理的故障诊断系统。
二、系统特点:
图形化的参数层次结构建模
提供图形化的工具配置案例集,使得领域专家通过鼠标操作即可完成案例集和状态向量、特征向量关联;特征向量权重关系设置。如下图:
优化的检索策略
案例检索是CBR的核心技术,从源案例库中检索出与新问题的目标案例最相似的历史案例,将直接决定CBR的速度和精度。在基于案例推理的故障诊断系统中,由于故障可以根据其内部机理进行分类,且各案例的特征包括故障状态和故障数据两种故障信息,因此通过领域专家对案例进行合理分类的基础上,利用案例的故障状态信息和改进的灰色关联度计算方法,针对故障诊断系统,提出了一种类选、粗选、精选、择优“四步走”的检索策略。如下图:
应用领域的广泛性
在已报道的基于案例推理的故障诊断系统中,大多数都是针对某一具体设备的专用专家系统,虽然其对具体设备故障诊断比较实用,但其缺陷是通用性不强,因为不同问题领域,设备种类不同,其专家知识及推理机制也不相同;即使同一问题领域,也有各种功能不同的设备,这样一来给通用基于案例推理的故障诊断系统的设计开发增加了较多的困难。AKCBRS是以用户为中心的通用性基于案例推理的故障诊断系统,只要领域专家设置好必要的知识模块,就可自行生成专用于同种功能设备的基于案例推理的故障诊断系统。
基于WEB的故障检索访问
方便用户通过网络,对故障记录进行检索。
方便的数据导出功能
可以选择四种数据导出格式,PDF文件、Word文件、Excel文件及文本文件。
三、系统设计思路:
依据专家系统的特点和CBR的工作原理,AKCBRS设计思路分为以下几个部分:
1)案例集配置。领域专家根据设备的情况,划分案例类别,并设置案例集的状态参数,关键指标状态参数的值;特征参数及特征参数的权重,系统通过层次分析法计算特征参数的权重向量,并进行一致性检查。案例集配置好以后领域专家根据以往处理设备故障的经验或类似的经历,按照案例集的组织结构和属性输入各案例集中的案例,形成案例库。
2)设备故障产生。设备故障产生后,记录故障产生的经过、现象等。依据优化的案例检索策略进行案例检索。
3)设备故障匹配。对于有大于相似度预设阀值的案例按相似度大小和故障发生频率给出故障处理报告。
4)案例库学习、调整、扩充。对于匹配结果没有大于相似度阀值的情况系统给出提示,由用户对故障信息处理后并给出处理结论,然后由领域专家验证是否扩充到案例库中;领域专家也可以对一下案例集中的案例处理结论进行修正,也可以对一些无效案例进行删除。
四、系统模块:
Ⅸ 案例推理
事件有几种可能:
1>如果A是甲村的,B是乙村。所以A传达的话语是真实的,确实是B自己说的,但是B不可能自己说自己是乙村,因为他要说谎,所以得出A是乙村的。
2>如果A是甲村,B也是甲村。所以A传达的话语是真实的,确实是B自己说的,但是B若是甲村的,所以不可能说自己是乙村,这是矛盾,所以这个假设不成立。
3>如果A是乙村,B是甲村。所以A传达的话语是假的,不是出自B之口,所以B会说自己是甲村的,A来说慌,这个成立。
4>如果A是乙村,B也是乙村。所以A传达的话语是假的,不是出自B之口,B被问时要说谎,所以只能回答自己是甲村的,然后由A来传达他说他是乙村的。所以这个也成立。(但前提是A不认识B,如果认识A就说了实话,就不成立了)
所以答案是第三个和第四个,你说是吧。