【摘 要】
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智能模型管理是智能决策支持系统研究的重点和难点,智能模型管理的基础是基于知识的模型的构建,其特点是问题复杂、难度较大.研究者们曾经试图采取不同的人工智能(AI)方法来
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智能模型管理是智能决策支持系统研究的重点和难点,智能模型管理的基础是基于知识的模型的构建,其特点是问题复杂、难度较大.研究者们曾经试图采取不同的人工智能(AI)方法来解决模型构建的支持和自动构模,但是这种研究因为AI无法突破知识获取的瓶颈而陷入困境.因此经引入基于事例推理(Case-Based Reasoning)的人工智能方法与解决模型的构建问题是一种必然的趋势.以往的CBR构模研究非常有限,没有合适的模型理论依托.针对这些问题,该文在深化构模理论、模型事例的表示、模型事例的检索和重用等方面对CBR构模难点进行了偿入的研究.
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