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作为框架的CBR设计:用其他人工智能增强CBR

作为框架的BR设计:用其他人工智能增强BR

 摘 要:设计是一种活动,其中经验在生成超越理论或正式知识的选择性的设计中扮演了一个重要的角色。这导致了逐渐增加的对BR作为一种协助或自动化设计过程的方式的兴趣。然而,BR范例的主要领域并不致力于实际的BR的需求。这里的BR是作为设计的一个框架呈现的,而且其他人工智能技术支持BR的不同方面。从案例内存和遗传基因运算法则中得来的知识发现是增强BR的可行方法。
  关键词:基于案例的推理(BR);人工智能技术(AI)
  论文联盟.Ll.

  0 引言
   基于案例的推理(BR)应用于人工智能的推理范例,人工智能以先前经验的形式为基础使用知识解决新问题。由作为框架的BR设计采用的主要&ldqu;推理周期&rdqu;。
   一个新的设计问题可作为一个案例库的索引。一系列设计案例被取消并且成为设计案例改编的基础。然后一个新的设计解决方案就包含在案例库中了,允许系统像经历一个新的情境一样学习。由于问题没被很好的定义,与设计是有索引的和可被取消的这种方式有关的议题并不能被BR范例良好的表达。设计案例改编为了改变先前的设计和识别充足的新设计提升了针对方法需求的议题。这种方法是BR范例本身所没有的。
  1 整合BR和其他人工智能技术的需要
   BR作为一种达成虚拟智能的方法承担了经验记忆的表征,没有具体说明这种记忆是如何被索引或者如何获得进BR系统的。BR作为问题解决范例承担了两个过程的最小化:取消和适应。范例本身不能指出哪些方法可被用于达成这些。这些领域中的每一个都有能整合BR概念和其他问题解决范例或人工智能的潜能。例如:获得记忆和记忆指标:如知识获得技术的人工智能,和如概念聚集的机械学习技术都是有用的;取消案例:如归纳法的机械学习技术能用于开发索引树;模板匹配和相似点测量可用于从案例内存中选择案例;改编:各种各样的问题解决范例如限制满足,启发搜索,遗传基因的计算方法可以用来决定哪种知识是可利用的。
   在我们发展基于案例的设计系统的经验基础之上,我们承认在发展基于案例的推理系统中的以下瓶颈:表征和适应。
   先前设计的改编要求案例和概括化的知识。设计作为一个创造性的活动意味着设计改编不是一个简单的过程,事实上它可能被证明适应先前设计是设计分析程序的核心。BR的这个方面没有被很好的发展并且为了获得任意一种协助或自动化,要求领域知识的分析。基于案例的设计的这个方面的困难反映在许多BR设计系统把这部分留给使用者的倾向中,关注索引和检索是BR设计的主要贡献。然而,有一些其他人工智能范例可支持BR设计的这个方面。
  2 用GA&rsqu;s改编设计案例
   设计案例的改变要求改变和组合设计案例的技术,一个内在的再生程序,以及评估提出的设计解决方案的技术,一个内在的分析程序。基于知识的方法的类型应用于BR周期的这个部分,包括启发式搜索和限制满足。这些方法共有的一个缺陷是知识密集的方法性质同时生成建议的解决方案和分析建议的解决方案。
   作为一个可供替代的选择,我们正在探索运行设计案例改编的遗传基因运算法则(GA&rsqu;s)的使用。关于大多数基于知识的方法GA&rsqu;s有几个优势:为了搜寻一空间它们几乎不需要领域知识,同时依然生成&ldqu;可行的&rdqu;结果;它们在不受限制的使用带有固定设置和固定数目变量的前定义计划描述设计案例上更加灵活;而且为了解决一个新问题,他们内在的从许多过去经验中组合位和片段,能力似乎是对创造性的设计是必须的。
   遗传基因的运算法则(GA&rsqu;s)通过模仿基因中的寻找机制为传统搜索技术提供了一个可供替代的选择。从生物学系统中借来三个概念:
   ①显型,可以是生物学系统一个现存的有机体或者是为设计系统的设计方案;②基因型,是一种表征或解码用以生产显型的信息的方式;③最适当的生存,它决定了一个基因型是否幸免于复制。

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作为框架的CBR设计:用其他人工智能增强CBR

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