案例推理是类比推理的独立的子类，它早由1心如教授实现作知识难以达或因果关系难以把握，何巳积累丰富经验的领域。如医疗诊断法律咨询工程规划和设计故障诊断等领域，得到了广泛的应用21案例推理坫人类种思维直觉逻辑和创造思维的种综合现形式，听以研究案例推理有助于对人类思维机理时，专家并不仅仅看到，体问，还会产生联想，然后把事物归类，从中找出以往处理过的类似问的经验和相关知识，经过定的修正去处理新事物通常并不用繁杂的规则推理，这也是专家解决问速度快的个原因。对尸比较简中的问，案例的检索和匹配主要是形象思维的过程；时对，杂参考。这时人们会潜在地将1分解，使每个广能映射到个相似案例或者从不同度出发，抽取不角度的炎似案例，后运逻辑思维和创造性思维把匹配的子案例圯成起来，形成解决前问的新方法。在案例推理中，案例即是知识的单元，这为充分利经验来建造智能系统提供厂条有效的途径，同时避免了规则的获取困难和不致问，也避，江苏省自然基金资助项目，作者简介赵12东，博土生，研究方向为人工智能。决策支持系统等免规则提取引起的歧义和信息丢失。

　　行前案例推理技术仅适用比较简单的场合，对于信息不完全的复杂场合，明显存在不足。该文在分析这些不足的前提下，用新的观点审视了案例推理过程的些问，并以复杂的医疗诊断为研究对象研究上述思想的应用2有关案例推理的探讨专家在实践过程中积累了人量的知识和经验这些知识和经验经过概括分析整理和综合形成些样本模式，作为模块，即心象存储在大脑中。当某种具体的外部信息被感知后，在家的大脑中就形成种刺激，经加工17形成待检模1个匹配的模式或相近的模式，从而解决问，东专家的记忆心象，存储的内存要足各种模式的主要特征，而忽略了细节，这样做的好处搡记忆小，搜索速度快。由丁抓住模基丁案例的专家诊断系统中，对于诊断的对象，专家根据其症状，按照某艾键特扯从案例库中检索出相似匹配的案例，然后进行某种修1即町作出判决。这种；法很适用知识难于计算机丁。程与应用2000.6173比，案例推理有许多优点问的唯是其本身案例能比组规则提供更多的信息，这是因为人的观性和有限理性，从大量实例归纳出来的规则只取出了实例的共同本质；避免知识增加时知识库的完整性和致性问；案例推理是种增量式学4方法随着案例的增加，案例库的覆盖度求解问的范围逐渐提高；同时山于案例比规则获取容易，不需要完整的领域模增，使案例推理逐步实用化；直接复用过去的求解经验成功的和失败的，不纶要完整的领域模型，也不必象产生式推理那样从头开始，避免了匹配冲突和组合爆炸问，求解效宇尚案例推理是类比推理的子炎，它具有类比推理的，本特点。它能够充分发挥人的创造思维，对难以充分理解领域作出假设和预测，并指导人们避免，犯过去的错误，从实现角度讲，案例推理能兼颐专家的偏好，而产下面讨论案例推理的几个重要叫2.1案例案例推理是对人类形象思维的模拟，目前知识案例在大脑中的记忆的研究仍不成熟。人1智能的知识方法，如产生式规贝语义网络神经网络1架和面向对象等，只是知识从不同认识角度的映射。在类比学4中，这些方法存在局限性。因为知识的记忆要求知识是1有结构和有组织的体系，而且还应易于检索存取和记忆161案例与案例推理的效率密切相关。研究面向智能计算的记忆结构，有助于实现案例的合理达。根据概念结构理论的原型说，概念主要是以原型典型案例达。它由两个紧密结合的因素组成原型和范畴成员的代性。其中原型处于核心地位，它是从诸多范畴成员抽象出来的。范畴成员的代形成直接或间接的关系，从而形成个复杂的语义网络体系。

　　这里提到的概念是广义的，包括与问有关的定义模式和主网络的结点是广义概念，用框架数据结构更合乎习惯。广义语义网络的结点既可能是简单结点，也可能是具有层次结构的复杂概念。它由若干子概念组成，子概念也可分解，直至源概念。子问除了继承父概念的各槽内容外，还拥有自己的成分。

　　广义语义网络的弧子概念之间的关系，如同类关系因果关系等等。广义语义网络模拟了人脑的知识达，其结构是十分复杂的。可以说，人的知识越=富，广义语义网络在概念结点的核心，存储了典型案例，而不是所有相似的案例。典型案例的形成实质上是案例库的精化过程，它代了大量相似案例的共性和经验，便于在问求解中应用。其次，在检索过程中可以定程度减少被选集合中源案例的数，也可以减少类比过程中其他部分的1作。典型案例对于精化案例库，发现新的有用知识也具有特殊意义。

　　1742000.6计算机工程与应用2.2案例的检索案例的检索是为了得到尽可能少，而对问的解决有参考意义的组相似案例。

　　目前大多数的基于案例推理的检索模型采用相似度准贝吖相临近法，强调的是案例对的属性匹配，这种方法需要有良好的案例索引模型支持，同时还可能需要规则推理。

　　在结构不良的复杂环境下，明，存在下列不足根据13，的有限理性，任何决策都是在信息不完仝的情况下做出的。对新案例的情况不熟悉，就难以全而把握其主要特征，简单地比较新旧案例的特征是不1取的。

　　案例调整经常记开发基于案例推理的系统困难的部分，尤其是案例库的案例数置有限时，案例的调整难度很大。案例的调整通常是在深层知识调整规则的指导下进行较大，组织和管理不容易。调整规则的加人则使问更突出。

　　割裂案例检索和案例调整的关系。案例推理是在两个紧密联系的空间解释空间和解空间的综合推理。案例检索时，仅强调案例之间的相似件是不足取的。从重用的观点看，相似的案例不，是合适的。因为案例推理的代价主要有两部分组成检索费用和调整费用，相似的案例的调整代价可能会很高或不现实。

　　相似性的标准欠妥。以往案例的相似性取决于相似度定性属性难以处理。此外，还有属性之间的偶合等问没有解决。

　　案例之间相似性的评价不定看新旧案例的属性匹配如何，而是依赖于旧案例能否合理解释当前案例。

　　成功的案例检索和匹配依赖于存储的案例与当前问是否相关，并可以通过相似性评价来完成。以往案例的相似性匹配方法有许多种，如决策树粗糙集神经网络证据理论聚类分析相似度等，但它们仅适用于确定性属性。但对于象医疗诊断中经常出现的不完全信息却不适用。所以需在传统检索方法的基础上加以扩充，以适应不确定属性匹配的需要。这是因为对新情况理解不充分，难以决定所有的特征属性。若只选择确定属性进行匹配，可能会遗漏掉重要的属性，以至检索检索匹配方法以现有的相关案例为指导，确定可能重要的特征属性，反馈到当前情况。案例是否相关取决于已存在的案例是否有助于新情况的解释。

　　在案例的检索过程中还要强调，案例匹配不仅要使用面特征的相似性，而且结构相似性和深层特征有时也具有同样不容忽视的作用。案例的面特征可以直接获取，而深层信息则需要推理，有时获取的代价很高；案例的面特征常导致盲目搜索，而深层信息不仅能减小搜索空间，获取面相似遗漏的重要案例，也可增加匹配的成功。事实上，案例检索的相似度准则应综合考虑层特征和深层信息。

　　对于结构不良的决策问，案例的属性之间有时存在相关性，但又难以确定，用相似度匹配的效果并不好。选择独立此外，有些问的实时性要求较高，因此还要考虑检索质量和检索速度的关系。用规则检索案例，可以避免深层信息获取的代价，这个问值得进步的研究，2.3案例的调整检索出的案例只是案例库中与现有情况类似，但与现有情况还有定的差，难以完全匹旧，这种差别可以通过案例调整进行克服。以往案例调，足通过深层知识，即启发式规则取尤以不容易实现该文引，了种调整案例库的概念通过建立调整案例的案例库。来记录以前案例调整的经验以供将来调用这种方法的特点是增加广於例库的维护代价，但实现的难度小。

　　检索到的案例是否被，终还取决调整的代价，也就是说，检索到的案例可能小只1这时按照某准则，如费用低实，性好等选择代价小或满意的个或荇干个案例加以组合般而言，问越复杂，重要的特征就越多，要求案例库可以由他们调整案例。片将结米作为新案例存入案例库。这对系统的人机交互要求较高2.4案例推理和其他推理方法的集成人工智能中推理方法很多，实用的足规则推理和案例推理。规则推理曾在专家系统的设计中起到不可低估的作用，佰其缺点却严1限制了家系统的发展从认识论的角度看，规则推理仅是对人类抽象思维的简申模拟而专家在决策中用到大量的形象思维问的解决，+是单纯地依靠规则能够解决的，还需要专家的经验，智能系统难以使的原闪在于过于强调知识的形式化，忽略厂经验知以的只可意会，难以言传，其知识是不足的浅层的方面，家的经验是长期实践的产物，足在求解大的实际案例形成的。闪此，案例是专家经验的主要来源，研究案例推，斤和规则推理结合起来，会大大提高系统的忭能案例推理和规则推理的结合，坫个比较实际的问。通常现为容易形式化的部分，由规则推理完成；而对病态结构的问或者偶尔发生的异常问，用案例求解汴往比较简单。

　　除上述案例推理与规则推理的集成方式外，有时还会用到案例推理4基于模型推理。证据推理的集成。限于篇幅，这里不再讨论。

　　3基于案例推理的医疗诊断系统3.1复杂决策问的不完全信息下的案例检索复杂问的决策，般记作，7息不完全的情况下进行的根据凡51的有限理性理论。山人类的主观认识局限性和环境的复杂性，开始很难得到决策所纶要的全部信总，这就需要不断地收集证据，用以前的案例作指导。通过向环境学4，逐渐消除信息的不完整和不确定许断地反馈到决策中，终得到问的满意解基；此现点，文葶通过种相关反馈机制，反复激活检索过程以精化结装在医学领域，专家的知识难以形式化，而适合用案例形式以阪术高明，是充分地利用了存储在大脑中的病例的结果。分析医学专家的思维，可以发现以往的诊断病例对诊断起着很重要的作1.专家头脑中的病例越多，通常诊断越准确。现存，河以发现这些系统过丁强调专家知识的形式化和规则化肀实，家在诊断时面对的是多样复杂和堆以确定的疾病，单靠规则推理是行不通的他们很大程度1依赖从大脑中除拥有大埴的病例外，还较好地掌握了种检索机制这种机制用计算机模拟，相当尸案例检索。

　　在医疗诊断领域，因为诊断信息的随机性模糊性和不确足忭，所以通常采用边收集部分证据边进行处理的形式，属71不确定推理。不确定推理保医疗诊断中的应用广泛，形式多样有些方法已在专家系统中成功使用，但缺乏理论骨础。带有太多的主观色彩，如，⑿哦确椒ㄟ10只的主观3方法，还存，能性理论证据理论和缺打作单调推理，但是它们缺乏实践的检验，目前还很少单独农，须和其他推理方法结合使用，病例库是知识库的重要绀成部分，用于案例推理病例般包括述内容病人病史家族病史性别病例病人的各种临床体症和检体结果。诊断结果和治疗效果等即病例可以集，小病例的有关必要说明信息，如用于索引的病例名。病人病史家族病史性别等内容；62是非空有限集合。病人的各种临床体症和检体结果3足个有限集，保生的诊断结果；64是个有限集，对疾病的治疗措施65治疗效果等内容为减小整个案例库的规模，作者把整个案例库分为两部分诊断案例库和治疗案例库，这两部分是相联系的。

　　根据的宥限理性理论，由于主客观因素的限制，医生的决策是在位息不完全的条件下完成的，对疾病的可能假说难以全部列举出来，随着证据的逐渐积累，还有可能排除所有的假设，而提出新的假设。若得不到能合理解释病情的答案，则可能遇到了疑难杂症，这时需要多科医生会诊。确诊后由医生把诊断过程作为新病例加入电子病例库。为减轻医生自动生成和维护，作。

　　3.2基于案例推理的医疗诊断支持系统综合上述分析，基于案例推理的问求解系统许多模块组成，要模块的功能如下，智能人机系统。完成人机交斥问形成结果，和系统总体控制，问1约系统。交5式完成问分解，形成链和模，链，以及问求解控制方式的选择。

　　4结束语案例推理是近年来人工智能领域研究的热点。文章在决策问求解模型的基础上，付论的基于案例推理和提出的不完全信息下的综合案例推理算法，是在结构不良的复杂背景下完成的。其中案例的方法案例的检索机制以及案例的调整方法已在作者开发的医疗诊断支持系统中初步实现。案例推理也是近年来人工智能领域的新事物，目前出现的许多基于案例推理系统大多较简单，适用范围较窄。有许多方面还不成熟，例如人们在信息不完全的复杂环境下决策，案例库不可能覆盖整个领域，往往要使用多种推理方法。研究明，采用多种推理方法的效果优于采用单推理方法推理能力和效率提，使用领域拓宽。如何协调各种推理方法，以达到满意的组合，尚待深入研究。收稿日期1999年7月史忠植。级人工智能。北京；科学出版社，1998计算机工程与应用杂志开通投稿电子信箱计算机工程与应用杂志是由信息产业部华北计算技术研究所主办的面向中级计算机专业工作者的学术刊物，系中国计算机学会会刊中国电子学会级会刊计算机工程与应用学会学报计算机类中文核心期刊，中国科技论文统计用刊。

　　今年又被认定为中国科学引文数据库来源期刊中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并收录在中国期刊网中国学术期刊光盘版。

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