网络环境下的案例推理专家系统设计

"这篇硕士论文探讨了基于网络的案例推理专家系统的实现，旨在利用案例推理技术结合网络环境，以适应知识工程在互联网时代的发展需求。文章由张月雷和冀相伟共同撰写，发表在2009年9月的《山东理工大学学报(自然科学版)》上，提出了采用面向服务的体系结构（SOA）来构建网络上的CBR（案例推理）系统，并在J2EE平台上进行了具体实现。" 基于网络的案例推理专家系统是将传统的案例推理技术与网络技术相结合的一种创新方法。案例推理（CBR）是一种人工智能技术，它通过存储和重用过去成功的案例来解决新问题。在网络环境中，CBR系统能够利用全球范围内的案例资源，提升问题解决的效率和准确性。 论文指出，网络的特点，如分布式、动态性和开放性，为案例推理提供了新的应用场景。为了适应这些特点，论文建议采用面向服务的体系结构（SOA）。SOA是一种设计原则，它允许构建松散耦合的服务，这些服务可以独立开发、部署和使用，然后通过网络进行交互。这种架构方式使得CBR系统能够灵活地集成和利用网络上的各种服务资源，增强了系统的可扩展性和互操作性。 基于J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）平台实现的CBR系统，利用了J2EE提供的多层架构、企业级服务和跨平台兼容性，能够有效地支持大规模的网络应用。J2EE平台提供了诸如安全性、事务处理、数据库连接池等关键功能，对于构建复杂、高可用性的CBR系统至关重要。 论文中可能还涉及了如何在CBR系统中存储和检索案例，以及如何评估和适应新案例的技术。作者可能讨论了案例表示、相似度计算、案例匹配和学习等核心CBR过程，以及如何在网络环境中优化这些过程。此外，论文可能还涵盖了系统设计和实现的具体细节，包括用户界面、服务接口设计、数据交换格式（如XML）以及系统性能和稳定性测试。 这篇论文对网络环境下的案例推理专家系统进行了深入研究，不仅提出了理论框架，还通过实际开发展示了其可行性，对进一步推动案例推理技术在网络知识工程中的应用具有重要价值。