【摘 要】
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基于案例的推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)以完全不同于基于规则的推理(Rule-Based Reasoning,简称RBR)的方式在人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)的众多技术中
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基于案例的推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)以完全不同于基于规则的推理(Rule-Based Reasoning,简称RBR)的方式在人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)的众多技术中独树一帜.它尤其适用于难以总结出一般性规律,而又能提供大量历史案例的领域.该篇论文详细阐述了基于案例推理技术的原理,对人工智能领域中知识表达方式这一基础性问题,尝试采用物元知识表示方法,定义了物无可拓与或网.该篇论文从基于案例推理技术的理论出发,针对刑法定罪量刑系统,结合物元的知识表示方法,提出一种更为通用的、有效的设计案例表示形式,即案例的四级层次表示方法和它的组织结构,并结合刑法定罪量刑系统设计的具体特点,给出刑法定罪量刑系统案例的检索与匹配算法,以及基于案例推理技术的刑法定罪量刑系统的设计分析与应用前景.
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