面向IA的案例知識管理系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf

1、21世紀是知識經濟的時代，對知識的管理更是社會經濟發(fā)展的主要驅動力和提高組織競爭力的重要手段。案例知識作為知識中的一個特殊類別，蘊含著豐富的信息和大量知識。案例知識管理目前主要形式是CBR(Case-Based Reasoning，基于案例的推理)，將CBR應用于案例知識管理具有許多優(yōu)勢，但是目前已經出現(xiàn)的CBR理論模型中存在一定問題，而CBR應用系統(tǒng)則缺乏通用性，這些都制約著CBR的發(fā)展。傳統(tǒng)的AI(Artificial Intell

2、igence，人工智能)思想的出發(fā)點在于試圖理解案例并建立模型，從而在使用的時候為用戶提供解決方案：而近年出現(xiàn)的IA(Intelligence Assistant，智能助理)思想的出發(fā)點則在于描述案例的本質及他們的關系，從而在必要的時候為用戶求解提供幫助，人工智能只是一個輔助伙伴。將IA的思想與CBR結合將產生一個全新的推理技術，可以將CBR技術應用于任何領域，應用于沒有案例的案例推理。 本文首先對現(xiàn)有的CBR理論模型進行了分析

3、，并對研究團隊將面向IA的人工智能技術應用于CBR過程中提出的一個CBR改進模型—CBR2(Case Based Retrieve andReasoning)模型進行了分析和完善。接著對基于CBR2模型的案例知識管理系統(tǒng)的若干關鍵技術進行了研究，最后對案例知識管理工具系統(tǒng)CBR2T(CBR2 model-based Toolsystem)的框架進行了分析并給出了其實現(xiàn)原型。 論文的貢獻主要體現(xiàn)在以下方面： 1)對新一代C

4、BR模型——CBR2模型進行了改進和完善。 2)對句子向量空間模型進行了研究，并實現(xiàn)了基于此模型的案例的檢索和分類算法，獲得較好的檢索效果。 3)研究了基于句子向量空間模型的案例庫中案例的索引機制，很好地改進了檢索算法的效率。 4)根據(jù)IA思想及CBR2模型，設計出了案例知識管理系統(tǒng)的體系構架。 5)研究了基于JAVA的動態(tài)方法庫實現(xiàn)技術，可對檢索算法進行動態(tài)擴展，從而支持軟件進化和使用領域專用算法進行數(shù)