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An advanced case-knowledge architecture based on fuzzy objects
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PRE
AI
DOI：10.1023/A:1008216431052.png)
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摘要
En 中文
本文描述的基于案例的推理 (CBR) 体系结构代表了案例知识表示的实质性进步。它解决了当前CBR方案中发现的三个主要问题: 1) 对抽象案例特征的上下文相关特征的处理不足。2) 缺乏对包含和表示不精确指定数量的原子和结构化案例特征的系统支持。3) 很少考虑将同源案例聚类和组织为概念上重叠的类别。为了克服这些缺陷导致的表示不足，这项工作提出了两个建模基础，即模糊原始和模糊复杂抽象特征。这些允许对案例特征进行灵活，多态的编码，分别为实数，语言术语，模糊数和模糊复杂对象。基于此概念，可以系统地组织模糊类别的案例库，以反映现实世界的案例库。在提出的方案中，原型案例及其相关的近似尺度构成了实现通用机制的基础，以表示模糊抽象案例特征的特定于上下文的特质。案例类别，模糊抽象特征，案例和近似量表概念被建模为独立的运营实体。当他们对未分类的问题描述 (目标案例) 进行分类并找到相关的存储案例时，他们会合作协调他们的服务。应用于冠心病风险评估领域，所提出的体系结构已被证明非常适合捕获和有效处理案例知识。此外，由于该方案是根据完善的面向对象原则设计的，因此已证明它可以无缝集成到更广泛，更通用的知识管理体系中。
Keyword:
case-based reasoning
knowledge representation
fuzzy logic
soft computing
object-orientation
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
