Fallbasiertes Schließen (Case-Based Reasoning, CBR)
Fallbasiertes Schließen löst ein neues Problem, indem es ähnliche, in der Vergangenheit gelöste Probleme abruft und deren Lösungen anpasst, anstatt aus ersten Prinzipien oder einem trainierten statistischen Modell zu schließen. Formalisiert als der Retrieve-Reuse-Revise-Retain-Zyklus (Abrufen-Wiederverwenden-Überarbeiten-Beibehalten) durch Aamodt und Plaza im Jahr 1994 und popularisiert durch Janet Kolodner, spiegelt CBR wider, wie menschliche Experten in Medizin, Recht und Ingenieurwesen durch Analogie aus erinnerten Fällen schließen, und es lernt einfach durch das Speichern jedes neu gelösten Falls.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 2). Case-Based Reasoning (CBR). ScholarGate. https://scholargate.app/de/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.
- EntscheidungsbaumMaschinelles Lernen↔ compare
- Fuzzy Cognitive Maps (FCM)Soft Computing↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →