Разузнаване, базирано на случаи (CBR)
Разузнаването, базирано на случаи (CBR), решава нов проблем чрез извличане на сходни решени в миналото проблеми и адаптиране на техните решения, вместо да разсъждава от първоначални принципи или обучен статистически модел. Формулирано като цикъл Извличане-Повторно използване-Ревизиране-Запазване от Aamodt и Plaza през 1994 г. и популяризирано от Janet Kolodner, CBR отразява начина, по който човешки експерти в медицината, правото и инженерството разсъждават по аналогия от запомнени случаи, и се учи просто чрез съхраняване на всеки ново решен случай.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Aamodt, A., & Plaza, E. (1994). Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches. AI Communications, 7(1), 39–59. DOI: 10.3233/AIC-1994-7104 ↗
- Kolodner, J. L. (1992). An introduction to case-based reasoning. Artificial Intelligence Review, 6(1), 3–34. DOI: 10.1007/BF00155578 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Case-Based Reasoning (CBR). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/soft-computing/case-based-reasoning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Дърво на решениятаМашинно обучение↔ compare
- Фази когнитивни карти (FCM)Меки изчисления↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →