사례 추리 (case-based reasoning) 와 전문가 시스템의 차이 본인은 논문을 쓰고 있어 둘의 차이를 이해하지 못한다.
CBR 이 전문가 시스템의 일종인 줄 알았는데' 지능형 문제 해결 기술 요약'
지능형 고장 진단 기술은 전문가 시스템, 신경망, 퍼지 논리, 결함 트리 및 사례 추리로 나뉜다.
전문가 시스템과 사례 추리는 상관이 없단 말인가?
하지만 또 다른 논문을 보았다. 제목은' 사례 기반 추리에 기반한 미사일 고장 진단 전문가 시스템 연구'
사례 기반 추론에 기반한 어류 질병 진단 전문가 시스템 및 데이터베이스 설계
둘 사이의 관계와 차이점은 무엇입니까? 어떤 증거가 있습니까?
전문가 시스템은 인간 전문가의 지식과 문제 해결 방법을 이용하여 이 분야의 문제를 해결할 수 있는 수많은 분야의 전문가 수준의 지식과 경험을 담은 지능형 컴퓨터 프로그램 시스템입니다. 간단히 말해서, 전문가 시스템은 인간 전문가가 분야 문제를 해결하는 것을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램 시스템입니다. 고품질의 전문가 시스템을 얻으려면 전문가의 지식을 컴퓨터로 성공적으로 전환해야 하기 때문에' 지식' 은 전문가 시스템의 핵심이다. 따라서 전문가 시스템은 "기술 자료 시스템 (Knowledge Base Systems)" 이라고도 합니다. 전문가 시스템의 "지식" 은 전문 지식, 경험, 전문 지식 등과 관련된 정보 모음으로, 지식을 구성하는 정보가 "지식 기반" 에 통합되어 "지식 표현 방법" 으로 컴퓨터에 의해 이해되고 수용됩니다.
전문가 시스템의 기본 설계 아이디어는 지식과 제어 추론 전략을 분리하여 지식 기반을 형성하는 것입니다. 전문가 시스템은 제어 추론 전략의 안내에 따라 저장된 지식을 사용하여 문제를 분석하고 처리합니다. 이렇게 하면 사용자가 문제를 해결할 때 시스템에 알려진 데이터를 제공한 다음 시스템에서 전문가 수준의 결론을 얻을 수 있습니다.
사례 추리, 즉 CBR(CASE-BASED REASONING) 은 인간의 사고 모델을 근사화하는 전문가 시스템을 구축하는 새로운 방법론을 제공하는 비추리 방법입니다. 이는 자연 문제에 대한 해결책과 일치합니다. 그것은 인간이 문제를 해결할 때 과거에 축적된 유사한 상황의 처리를 자주 회상하고 과거의 유사한 상황에 대한 적절한 수정을 통해 새로운 문제를 해결한다는 사상을 강조한다. 과거의 유사한 상황과 처리 기술을 사례 (CASE) 라고 합니다. 과거의 사례는 또한 새로운 문제와 새로운 문제에 대한 해결책을 평가하고 가능한 오류를 예방하는 데도 사용될 수 있다. 이 기본 사상을 이용하여 추리하는 것을 CBR 기술이라고 한다.
단순함은 이렇게 이해할 수 있다: 전문가 시스템과 사례 추리는 모두 과거의 경험을 이용하여 새로운 문제를 해결하는 것이다. 전통적인 전문가 시스템은 규칙에 근거하여 추리하는 것이다. 즉, 대량의 지식 규칙을 세우고 규칙에 따라 결과를 추론하는 것이고, 사례 추리는 과거의 경험을 사례로 전환한 다음, 사건의 일치를 통해 새로운 문제와 비슷한 사례를 검색하고, 다시 수정하여 새로운 문제에 대한 해결책이 되는 새로운 추리 방법이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 현재, 전문가 시스템의 추리에는 현재 사례 추리나 사례 추리와 규칙 추리를 결합하는 사례가 많다.