ARES^<TM>/CBRの類似検索方式について

概要

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事例ベース推論(CBR:Case-Based Reasoning)は、過去の類似した問題解決事例の検索・修正によリ、新たな状況に柔軟に対処できる推論方式である。知識獲得ボトルネックの軽減、推論効率や推論精度の向上、運用時の学習効果などの利点があり、これまでにも予測、計画、設計などの分野でCBRの有効性が確認されており、その積極的な利用が期待される。CBRは、特徴抽出、事例検索、事例修正の流れで推論を行うが、CBR技術に精通していない一般のシステムエンジニアが、これらの構成要素を設計するのは容易ではなく、CBRシステムの構築環境が望まれる。また、事例ベース管理機構のようにCBRシステムで共通に使える仕組みを、個々のアプリケーションごとに開発するのは無駄である。そこで、われわれは、第三世代エキスパートシステム構築シェルARES^TM上に、CBRシェルARES/CBRを開発した。第2節では、ARES/CBRの検索面の機能概要を紹介し、第3節では、その背後にある考え方やシェルでのサポートを詳述する。
社団法人情報処理学会の論文
1994-09-20