專家系統(tǒng)最近幾年取得了較塊的發(fā)展,通過使用專家系統(tǒng)節(jié)約了人力加快了信息流通的速度,在很多領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)得到了有效的應(yīng)用。本文論述了一個基于CBR的智能旅游咨詢系統(tǒng)的構(gòu)建方法。 本課題的主要任務(wù)是通過對傳統(tǒng)得反饋式CBR算法的深入研究,對多用戶的CBR系統(tǒng)的構(gòu)架提出一種新的實例庫構(gòu)架方法。通過這種新的實例庫的構(gòu)造方法改善CBR的推理。最終在旅游智能咨詢系統(tǒng)中應(yīng)用這種方法,并和過去的CBR方法進(jìn)行對比。 CBR（Case-Based Reasoning）基于實例的推理是一種通過重用過去解決問題經(jīng)驗來解決當(dāng)前問題的新型智能推理技術(shù)。在專家系統(tǒng)中,知識的表示方法常常決定了采用何種推理方式進(jìn)行專家系統(tǒng)的推理。本文首先論述了過去在專家系統(tǒng)中的知識表示方式和他們的優(yōu)缺點。然后對CBR的知識表示和采用這種知識表示方式之后其對應(yīng)的推理方法和知識獲取的過程做了詳細(xì)的描述,指出了采用CBR推理技術(shù)具備的優(yōu)勢所在。而如何提高CBR智能系統(tǒng)的推理速度和解決冗余數(shù)據(jù)問題往往是CBR智能系統(tǒng)面臨的一個關(guān)鍵性問題。在當(dāng)今的工業(yè)信息時代,新的實例常常以一個比較高的速度存入實例庫,大量的實例使得推理速度和精度相... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

規(guī)則推理與實例推理相結(jié)合擴(kuò)大問題域覆蓋

該系統(tǒng)測試版本己經(jīng)構(gòu)建完畢，采用多層式CBR推理技術(shù)構(gòu)建智能旅游咨詢系統(tǒng)一方面由于重視了用戶的個人信息，在旅游解決方案上增加了對用戶個人喜好的考慮，使得系統(tǒng)更容易滿足用戶的需求。系統(tǒng)推理界面如圖5.1所示:圖5.1系統(tǒng)咨詢界面另一方面，由于采取三層實例庫庫結(jié)構(gòu)和多種實例校驗手段，使得系統(tǒng)的推理精度和速度有了很大的提高。使用多層式CBR實例結(jié)構(gòu)來構(gòu)建cBR系統(tǒng)，更加符合人類的重用知識的思維模式，同時采用CBR的多層實例結(jié)構(gòu)來構(gòu)造實例庫，由于實例庫實例的個數(shù)大幅度降低，不僅控制了實例庫的容量，對于容量方面，我們在上文中已經(jīng)進(jìn)行了說明。下面主要考慮系統(tǒng)搜索時間的變化:在圖5.1中體現(xiàn)了這種變化。在實例數(shù)目比較小的時候，傳統(tǒng)反饋式CBR與三層式CBR的查詢時間基本相同，當(dāng)實例數(shù)大于500條的時候三層式CBR體現(xiàn)了比較快的查詢速度

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于實例的不確定檢索模型的研究[J]. 方明,李天太,楊軍全,黃煒.  控制與決策. 1999(01)



本文編號：2933904