基于CBR的智能決策支持系統(tǒng)研究與應用.pdf

1、隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、粗糙集、證據(jù)理論等理論方法的不斷深入和完善，使智能決策支持系統(tǒng)的體系結構和智能化程度得到了較大的提高。然而隨著Internet的普及應用，人們所掌握信息數(shù)據(jù)數(shù)量的劇增，給決策支持提供了豐富的信息資源和方便的互動交流平臺，也使得更多的專家可以參與決策?；谥悄芗夹g的決策系統(tǒng)研究已經(jīng)成為當前一個熱點研究領域。 目前智能決策支持系統(tǒng)研究面臨的主要問題之一為：越來越多半結構化、非結構化的、

2、不確定的和相關的信息影響決策，決策專家很難憑借大腦的知識和經(jīng)驗準確、全面和快速地解決、分析信息，形成決策方案，而需要利用智能技術來輔助決策問題求解。 本文在分析目前智能決策支持系統(tǒng)現(xiàn)狀和存在問題基礎上，將基于案例推理的技術與智能決策支持系統(tǒng)相結合，提出了基于CBR的智能決策支持系統(tǒng)，并在法律咨詢領域得到實際應用。采用基于事例推理(CBR)的方法，對事例表示、檢索推理及啟發(fā)式學習進行了研究，建立了基于CBR的法律咨詢系統(tǒng)，并進行了