Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Diagnoza defectelor
mari sau complexe de date, datele fiind considerate cazuri descrise de
mai multe atribute.
Figura 2. 9. Principiul de bază al CBR
Atributul devenind scopul căutării, datele vor fi împărţite cu
acurateţe maximă. Cei mai importanţi factori în acest tip de raţionament
sunt cantitatea datelor disponibile şi existenţa proprietăţilor particulare
ale datelor. Pentru toate aceste considerente, raţionamentul bazat pe
cazuri este considerat o paradigmă, foarte uşor de configurat cu o
evoluţie întotdeauna greoaie datorită problemelor de reconstrucţie.
Astfel, cazurile sunt instanţe luate la un anumit moment dat, setate
pe o anumită experienţă avută într-o anumită structură dată, care nu este
proiectată mereu să evolueze. Dacă se doreşte o evoluţie prin
reprezentarea experienţelor (de exemplu să se obţină mai multe opţiuni
pentru un calcul) unele rezultate sunt adesea limitate de constrângerile
inerente structurii cazului iar aceasta lipsă de flexibilitate în
reprezentarea cunoştinţelor constituie fără nici un dubiu o limitare pentru
raţionamentului CBR.
Figura 2. 10. Ciclul CBR (Alain Mille, 2006)
Procesul de raţionament bazat pe cazuri (figura 2.10), cunoscut mai
ales ca ciclu CBR, este un raţionament analogic (experimental), utilizat
când cunoştinţele din domeniul vizat sunt limitate, realizabil în patru
paşi (cei „4R”).
Regăsirea/redobândirea, constă dintr-o problemă, soluţia ei şi
paşii parcurşi care au condus la soluţia respectivă. Pentru o problemă
32