基于本体的案例推理模型与系统开发研究

"本文探讨了基于本体的案例推理模型，旨在改善传统的案例推理（CBR）系统的性能。通过利用本体来实现案例检索和相似性评估，以及案例适配，该模型能够在语义层面上更好地满足用户需求。此外，本体提供了一种获取领域知识的有效方式，减轻了传统CBR系统在知识获取上的难题。文中还提出了一个基于本体的CBR系统模型框架，以提高软件复用和开发效率。" 本文主要关注的是如何将本体论应用于案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)这一人工智能方法中，以增强其性能和效率。CBR是一种解决问题的方法，它依赖于存储和重用过去成功解决类似问题的案例。然而，传统CBR面临的主要挑战包括如何准确地比较新问题与历史案例的相似性，以及如何适应历史案例以解决新问题。 作者谢红薇和李建伟提出了一种基于本体的案例检索和相似性评估方法。这种方法利用本体的语义特性，使得系统能够在概念层面对案例进行深入分析，从而更精确地识别和匹配新问题与历史案例之间的相似性。这种方法优于传统的基于特征匹配的相似性评估，因为它考虑到了概念之间的关系和上下文，可以捕捉到更深层次的相似性。 接下来，他们介绍了一个基于本体的案例适配模型。在找到相似案例后，这个模型能够利用本体中的领域知识来调整和修改旧案例，使其更好地适应新的情境。这一过程不仅提升了解决方案的质量，而且减少了手动干预的需求，提高了自动化程度。 论文进一步讨论了如何构建基于本体的CBR系统模型框架。这个框架强调了软件复用的概念，允许系统在不同场景下重复使用和适应已有的案例和知识，从而提高了CBR系统的开发速度和效率。这种框架对领域专家来说特别有用，因为他们可以更专注于领域知识的表述，而不需要过多关注底层的推理机制。 此外，文章指出，本体作为知识表示和共享的工具，能够降低知识工程的复杂性，使得领域知识的获取更加方便。这在很大程度上解决了传统CBR系统中知识获取的瓶颈问题，使得系统能够快速响应变化的环境和用户需求。 这篇论文提出的基于本体的CBR模型为案例推理提供了一个更为智能和灵活的框架，它通过语义层次的相似性评估和案例适配，提高了问题解决的质量和效率，同时也简化了知识获取的过程，对于CBR领域的理论研究和实际应用都具有重要的意义。