Abstrakt. Fallbaserade resonemang (CBR) system löser nya problem genom att hämta lagrade tidigare fall, och anpassa sina lösningar för att passa nya omständigheter. Traditionellt sett drar CBR-systemen sina fall från en enda lokal fallbas som är anpassad till deras uppgift. När ett systems egna fall är begränsade kan det dock vara fördelaktigt att komplettera den lokala fallbasen med fall som hämtats från externa fallbaser för relaterade uppgifter. Effektiv användning av externa fallbaser kräver strategier för flerfaldigt resonemang (MCBR): (1) för att avgöra när problem ska skickas till en extern fallbas, och (2) för att utföra anpassning mellan fallbaser för att kompensera för skillnader i de uppgifter och miljöer som varje fallbas återspeglar. I detta dokument presenteras metoder för automatisk inställning av MCBR-system genom att välja effektiva leveranskriterier och anpassningsstrategier för flera fall. Metoderna kräver ingen förkunskaper om uppgiften och domänen: de utför tester på en första uppsättning problem och använder resultaten för att välja strategier som återspeglar egenskaperna hos lokala och externa fall-baser. Vi presenterar experimentella illustrationer av utförandet av stämmetoder för en numerisk förutsägelse uppgift, och visar att en liten provuppsättning kan vara tillräcklig för att göra högkvalitativa val av leverans och kors-case-bas anpassningsstrategier.
Arbetet med REF fortsätter med att undersöka olika strategier för att genomföra MCBR-teknik och föreslår särskilt metoder för automatisk inställning av MCBR-system genom att välja effektiva leveranskriterier och anpassningsstrategier mellan olika fall.
Automatically Selecting Strategies for Multi-Case-Base Reasoning
{'venue': 'Proceedings of ECCBR-2002, 204–219', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}