基于案例推理
基于案例推理針對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用形成了四個(gè)步驟：
1、檢索：給出目標(biāo)問題，從內(nèi)存檢索相關(guān)案例以解決這個(gè)問題。案例包括問題、解決方案以及關(guān)于這個(gè)解決方案是如何得到的注釋。
2、重用：將解決方案從過往案例映射到目標(biāo)問題上。這一過程包括對(duì)新場(chǎng)景適應(yīng)性變更。
3、修改：在將解決方案從過往案例映射到目標(biāo)場(chǎng)景之后，測(cè)試新的解決方案在真實(shí)世界(或者仿真場(chǎng)景)中是否奏效，如果必要，進(jìn)行修改。
4、保留：如果解決方案成功地解決了目標(biāo)問題，那么將解決方案作為全新案例存儲(chǔ)于內(nèi)存中。
這一方法的爭(zhēng)論點(diǎn)在于它采納了一些未經(jīng)證實(shí)的證據(jù)作為主要作業(yè)準(zhǔn)則。沒有統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)作為支撐，很難確保結(jié)論的準(zhǔn)確性。所有根據(jù)少量數(shù)據(jù)做出的推理都被認(rèn)為是未經(jīng)證實(shí)的證據(jù)。
基于案例推理這一概念的宗旨就是將過往問題的解決方案應(yīng)用在當(dāng)前問題上。這種解決方案被存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫之中，作為人類專家的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生了前所未有的問題，它會(huì)將問題與過往問題對(duì)比，找到一個(gè)與現(xiàn)有問題最為相近的案例。然后按照過往的解決方案解決問題，并按照成功和失敗與否更新數(shù)據(jù)庫。
基于案例推理系統(tǒng)通常被認(rèn)為是規(guī)則系統(tǒng)的擴(kuò)展。和規(guī)則系統(tǒng)類似，基于案例推理系統(tǒng)善于以人類稔熟的方式呈現(xiàn)知識(shí)，不但如此，基于案例推理系統(tǒng)還具有從過往案例學(xué)習(xí)并產(chǎn)生新案例的能力。圖1所示為基于案例推理系統(tǒng)。
圖1 所示是基于案例推理系統(tǒng)，和基于規(guī)則的系統(tǒng)一樣，基于案例推理系統(tǒng)的擅長之處在于以人類稔熟的方式呈現(xiàn)信息;同時(shí)，基于案例推理系統(tǒng)也具有從過去案例學(xué)習(xí)進(jìn)而創(chuàng)建新增案例的能力。
很多專家系統(tǒng)再開發(fā)時(shí)都采用了一種被稱為“殼”的程序，它是一種配備了完整的推斷和知識(shí)存儲(chǔ)設(shè)備但是并不具備相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)的專家系統(tǒng)。一些復(fù)雜的專家系統(tǒng)的構(gòu)建依賴于“開發(fā)環(huán)境”，后者比殼的應(yīng)用更加靈活，為用戶提供了構(gòu)建自定義判斷和知識(shí)呈現(xiàn)方法的機(jī)會(huì)。
專家系統(tǒng)恐怕是這些技術(shù)中最為成熟的一種，有很多商業(yè)殼系統(tǒng)和開發(fā)工具可供使用。一旦某一領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)被導(dǎo)入了專家系統(tǒng)，構(gòu)建整個(gè)系統(tǒng)的過程就相對(duì)簡(jiǎn)單了。由于專家系統(tǒng)便于使用，所以應(yīng)用廣泛。在傳感器系統(tǒng)中，有很多應(yīng)用領(lǐng)域，包括選擇傳感器輸入、解析信號(hào)、狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷、機(jī)器和過程控制、機(jī)器設(shè)計(jì)、過程規(guī)劃、生產(chǎn)規(guī)劃和系統(tǒng)配置。專家系統(tǒng)的應(yīng)用還包括裝配、自動(dòng)編程、復(fù)雜智能車輛的控制、檢查規(guī)劃、預(yù)測(cè)危險(xiǎn)、選擇工具和加工策略、工序規(guī)劃和工廠擴(kuò)建的控制。
模糊邏輯
普通規(guī)則專家系統(tǒng)有一個(gè)劣勢(shì)，就是它無法應(yīng)對(duì)超出知識(shí)數(shù)據(jù)庫范圍的情況。當(dāng)這種情況出現(xiàn)時(shí)，這些規(guī)則系統(tǒng)無法給出結(jié)果。這些情況發(fā)生時(shí)系統(tǒng)就會(huì)“當(dāng)機(jī)”，而不似人類專家在面對(duì)全新問題的時(shí)候表現(xiàn)出來的是性能降低。
模糊邏輯的使用，引入了人類判斷所具有的定型判斷和不精確的特性，可以提升專家系統(tǒng)的適應(yīng)性。模糊邏輯將變量值變?yōu)橐环N語言上的描述，這些描述的含義就是模糊集合，而判斷正是依據(jù)這些表述所做出。
模糊專家系統(tǒng)使用模糊邏輯來應(yīng)對(duì)不完全數(shù)據(jù)或者被部分損壞的數(shù)據(jù)所帶來的不確定性。這種技術(shù)使用模糊集合的數(shù)學(xué)理論來仿真人類判斷的過程。人類可以很輕松地在決策過程中應(yīng)對(duì)語意不明的情況(灰色地帶)，而機(jī)器認(rèn)為這很難。圖2所示為模糊邏輯控制器的架構(gòu)。
圖2所示為模糊邏輯控制器的架構(gòu)。
模糊邏輯有在傳感器系統(tǒng)中有很多應(yīng)用，因?yàn)檫@一范疇的知識(shí)并不精確。模糊邏輯非常適用于那些在結(jié)構(gòu)和對(duì)象無法精確匹配的領(lǐng)域、解析度受限的場(chǎng)合、數(shù)字重構(gòu)方法和圖像處理領(lǐng)域。在結(jié)構(gòu)對(duì)象識(shí)別領(lǐng)域和場(chǎng)景解析領(lǐng)域都有模糊集合的應(yīng)用。模糊專家系統(tǒng)適用于要求處理不確定性和不精確性的場(chǎng)合。它們不具備學(xué)習(xí)的能力，因?yàn)橄到y(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)都已經(jīng)預(yù)設(shè)好了，無法改變。