案例推理cbr算法过时了吗,北大清华学生最爱做的侦探推理题

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作者在本文所采用的是基于一种通用的F-race算法。F-race方法[2]是一种将Hoeffding race[3]和BRACE的最佳特征集成到单一算法中的竞赛(Racing) 方法。同时作者采用了基于案例推理(在非结构化建筑信息中，实体提取过程属于自然语言处理中的命名实体识别(NER),目前已有多种技术算法。早期的NER方法是基于规则的[52]或基于词典的[53]。虽然简单，但这些方法已在AEC行

总之，从推理方法角度，CBR是从一个范例(旧范例)到另一个范例(新问题)的类比推理；从认识过程角度，CBR是基于记忆，利用过去的经验来指导问题求解的一种方法。该方法能有效地解决知识表案例推理的过程可以看作是一个4R(Retrieve, Reuse, Revise,Retain)的循环过程，即相似案例检索、案例重用、案例的修改和调整、案例学习四个步骤的循环。遇到新问题时，将新问题通过

＞▂＜ CBR早期是由符号系统(symbolic system)实现的，随着深度学习神经网络的兴起，好像前几年没有很多的研究。案例学习是CBR(case-based reasoning)推理机的重要环节，但由于案例的多样性以及对领域的依赖性，导致CBR系统中案例自动生成困难的问题.针对这一问题，提出将seq2

摘要：针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题，建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型。该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例推理（Case—Based Reasoning，CBR），是由耶鲁大学Shank 教授在1982年出版的专著《Dynamic Memory》中提出的。1]其主要进程有四步：相似案例检索（R

CBR方法是通过适应(修订)先前相似案例来解决新面对的问题[1],它不需要建立非常明确的作物病害知识模型，而收集病害预测历史案例及开发有效的推理算法就变得相对cbr-classify 基于案例推理的分类学习算法，即Case-Based-Reasoning。CBR推理技术模型浏览：114 AI资料介绍，一些详细的c++编码，和人工智能前沿的技术和方法论C