学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于CBR的智能决策支持系统研究与应用

作　者: 刘芳
导　师: 林和
学　校: 兰州大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 智能决策支持系统人工智能案例推理检索
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 510次
引　用: 19次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着人工智能技术的不断发展,机器学习、数据挖掘、粗糙集、证据理论等理论方法的不断深入和完善,使智能决策支持系统的体系结构和智能化程度得到了较大的提高。然而随着Internet的普及应用,人们所掌握信息数据数量的剧增,给决策支持提供了丰富的信息资源和方便的互动交流平台,也使得更多的专家可以参与决策。基于智能技术的决策系统研究已经成为当前一个热点研究领域。目前智能决策支持系统研究面临的主要问题之一为:越来越多半结构化、非结构化的、不确定的和相关的信息影响决策,决策专家很难凭借大脑的知识和经验准确、全面和快速地解决、分析信息,形成决策方案,而需要利用智能技术来辅助决策问题求解。本文在分析目前智能决策支持系统现状和存在问题基础上,将基于案例推理的技术与智能决策支持系统相结合,提出了基于CBR的智能决策支持系统,并在法律咨询领域得到实际应用。采用基于事例推理(CBR)的方法,对事例表示、检索推理及启发式学习进行了研究,建立了基于CBR的法律咨询系统,并进行了实例分析,证明了CBR预测的正确性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
1 绪论  7-11
  1.1 论文研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 论文主要研究内容  9
  1.4 论文研究总体思路  9-10
  1.5 论文结构  10
  1.6 论文创新点  10-11
2 基于CBR的智能决策支持系统研究  11-27
  2.1 智能决策支持系统  11-14
    2.1.1 决策支持系统的发展  11-12
    2.1.2 智能决策支持系统基本概念  12
    2.1.3 智能决策支持系统的结构  12-13
    2.1.4 智能决策支持系统中仍待解决的问题  13-14
  2.2 基于案例的推理(CBR)  14-20
    2.2.1 CBR基本概念  14-16
    2.2.2 CBR实现原理  16-17
    2.2.3 CBR&RBR  17-18
    2.2.4 CBR的发展方向  18-20
  2.3 基于CBR的智能决策支持系统的研究  20-26
    2.3.1 基于CBR的IDSS系统的优劣势分析  20-22
    2.3.2 基于CBR的IDSS体系结构  22-23
    2.3.3 基于CBR的IDSS系统的关键技术  23-26
  2.4 本章小结  26-27
3 基于CBR的智能决策支持系统设计  27-37
  3.1 案例表示与案例库的组织  27-28
  3.2 案例相似性度量  28-30
    3.2.1 案例间相似性度量  29
    3.2.2 基于几何模型的相似性度量方法  29-30
  3.3 案例检索  30-34
    3.3.1 归纳推理法与最近邻法的比较  32-33
    3.3.2 最邻近匹配算法:  33-34
  3.4 CBR决策支持引擎的设计实现  34-35
  3.5 本章小结  35-37
4 基于CBR的智能决策支持系统应用实现  37-47
  4.1 基于WEB的法律咨询系统整体设计  37-40
    4.1.1 新案例插入模块  38-39
    4.1.2 客户端分析模块  39
    4.1.3 自动分析比较模块  39-40
    4.1.4 信息检索模块  40
  4.2 法律咨询系统实现技术  40-43
    4.2.1 表示层  41-42
    4.2.2 应用层  42
    4.2.3 数据层  42-43
  4.3 试验与讨论  43-45
    4.3.1 LOO交叉评价法(Leave One Out Cross Validation)  43-44
    4.3.2 系统评估  44
    4.3.3 讨论  44-45
  4.4 本章小结  45-47
5 结论  47-49
参考文献  49-52
在学期间研究成果  52-53
附录  53-55

基于CBR的智能决策支持系统研究与应用

内容摘要

全文目录

相似论文