智能Agent复合学习模型：实例学习与事例推理的结合

"这篇论文是2002年12月发表在《系统工程理论与实践》期刊上的，由赵卫东、陈国华和盛昭瀚共同撰写，主题是基于智能Agent的复合学习方法。文章探讨了实例学习和事例推理在专家经验积累过程中的关系，以及传统知识获取存在的问题，并提出了一个利用智能Agent理论实现实例学习和事例推理有机结合的新型模型。该模型旨在通过专家的辅助和强化学习机制，促进各归纳学习Agent之间的相互促进，以解决知识获取的瓶颈问题。关键词包括事例推理、归纳学习、专家分析实例、智能体和加强学习。" 正文: 本文的核心在于探索如何利用智能Agent技术改进传统的知识获取方法，特别是在专家经验积累的过程中。首先，作者深入剖析了实例学习和事例推理之间的联系。实例学习是指从具体案例中提取规律和模式，而事例推理则依赖于已有的成功或失败案例进行问题解决。在专家的经验积累过程中，这两者往往是相辅相成的，专家通过对案例的分析，不断提炼和整合知识。 然而，传统知识获取方法存在瓶颈，主要体现在难以有效提取和利用专家经验中的隐性知识。为了克服这一难题，论文引入了智能Agent的概念。智能Agent是一种自主、交互的计算实体，能够模拟人类的学习和推理过程。作者提出了一种新的学习模型，该模型将实例学习和事例推理紧密结合，构建了一个包含多个归纳学习Agent的框架。 在这个框架中，每个Agent负责处理特定类型的实例学习任务，在专家的指导下，它们可以识别、分析并学习案例中的关键特征。更重要的是，通过加强学习机制，这些Agent之间能够互相学习，共享信息，从而提高整体的知识获取效率和质量。这种相互促进的过程有助于模型更好地适应复杂问题和不断变化的环境。 论文提出的模型为智能系统提供了一种更高效、更灵活的知识获取途径，它不仅能够模仿专家的思维方式，还能够通过不断学习和优化来提升其解决问题的能力。这在知识密集型领域，如决策支持系统、咨询系统和人工智能助手等方面具有广泛的应用潜力。 总结来说，这篇论文研究了智能Agent如何用于构建一种复合学习方法，该方法有效地结合了实例学习和事例推理，以解决传统知识获取中的挑战。通过构建专家辅助的智能Agent框架，实现了知识的动态获取和更新，有望推动智能系统在理解和应用专家知识方面取得突破。