文章

PRODIGY中的派生类比：自动化案例获取、存储和利用

作者:

曼努埃拉·M·。韦洛索,

杰米·G。卡博内尔作者信息和声明

机器学习,体积10,问题三

页249-278

https://doi.org/10.1023/A:1022686910523

出版:1993年3月1日出版历史

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摘要

专业知识包括快速选择和应用汇编的经验。然而，稳健的推理需要适应新的偶然情况和对过去经验的智能修改。而新颖或创造性的推理，就其真实性质而言，需要不受过去行为约束的一般问题解决能力。本文提出了一个类比（基于案例）推理的综合计算模型，该模型能够在案例重播、案例改编和一般问题解决之间平滑过渡，在可用时利用和修改过去的经验，并在需要时诉诸一般问题解决方法。学习是通过积累新的案例，尤其是在需要大量解决问题的情况下，以及通过调整记忆模型的索引结构来逐步检索更合适的案例来实现的。详细讨论了派生重放机制，并给出了第一次完整实现的广泛结果。这些结果表明，对于结构相似的问题，在简单的运输领域中有很大的性能改进，而对于在过程作业规划领域和条带机器人领域的扩展版本中共享部分结构的问题，当使用不太严格的相似性度量时，性能改进较小。

引用人

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博拉霍DVeloso M公司(2021)通过计划分析实现智能执行2021年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS）10.1109/IROS51168.2021.9635833(3162-3167)在线发布日期：2021年9月27日
https://dl.acm.org/doi/10.109/IROS51168.2021.9635833
穆尼奥斯·阿维拉H丹纳豪尔D赖夫斯奈德N(2019)一切都按计划进行吗？目标推理agent中的期望第三十三届AAAI人工智能大会暨第三十一届人工智能创新应用大会暨第九届AAAI-人工智能教育进展研讨会论文集10.1609/aaai.v33i01.33019823(9823-9829)在线发布日期：2019年1月27日
https://dl.acm.org/doi/10.1609/aai.v33i01.33019823
布拉斯J福布斯K辛格S马尔科维奇S(2017)基于自然语言指令的通用推理类比链第三十一届AAAI人工智能会议记录10.5555/3298023.3298200(4357-4363)在线发布日期：2017年2月4日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/3298023.3298200
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索引术语

PRODIGY中的派生类比：自动化案例获取、存储和利用
1. 计算方法
  1. 机器学习
    1. 学习范式
    2. 机器学习方法
      1. 基于实例的学习

建议

基于过程的建模重建方法
模糊推理、CBR和基于经验的推理的统一二维表示
KES’06：第十届基于知识的智能信息和工程系统国际会议记录——第一卷

模糊推理、基于案例的推理（CBR）和基于经验的推理（EBR）或自然推理已经被认真研究了多年。然而，这些研究本质上可以被视为一种一维方法，因为它们的推理。。。
衍生类比：挑战与机遇
EG-ICE’06：第13届工程与建筑智能计算国际会议论文集

在CBR应用中，转换类比比派生类比应用更广泛，尽管后者比前者具有显著优势。不愿意使用派生类比的主要原因是。。。

信息和贡献者

问询处

发布于

机器语言第10卷第3期

基于案例推理专题

1993年3月

166页

国际标准编号：0885-6125

编辑：
托马斯·迪特里奇
俄勒冈州州立大学。
,
珍妮特·科洛德纳
佐治亚理工学院，亚特兰大

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出版商

Kluwer学术出版社

美国

出版历史

出版：1993年3月1日

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博拉霍DVeloso M公司(2021)通过计划分析实现智能执行2021年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS）10.1109/IROS51168.2021.9635833(3162-3167)在线发布日期：2021年9月27日
https://dl.acm.org/doi/10.109/IROS51168.2021.9635833
穆尼奥斯·阿维拉H丹纳豪尔D赖夫斯奈德N(2019)一切都按计划进行吗？目标推理agent中的期望第三十三届AAAI人工智能大会暨第三十一届人工智能创新应用大会暨第九届AAAI-人工智能教育进展研讨会论文集10.1609/aaai.v33i01.33019823年10月10日(9823-9829)在线发布日期：2019年1月27日
https://dl.acm.org/doi/10.1609/aaai.v33i01.33019823
布拉斯J福布斯K辛格S马尔科维奇S(2017)基于自然语言指令的通用推理类比链第三十一届AAAI人工智能会议记录10.5555/3298023.3298200(4357-4363)在线发布日期：2017年2月4日
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博拉霍D鲁比奇科娃A丝氨酸I(2015)基于案例的规划进展倒排索引综述10.1145/267402447:2(1-39)在线发布日期：2015年1月8日
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https://dl.acm.org/doi/10.111/j.1468-0394.2012.00618.x
罗莎·T加西亚·奥拉亚a博拉霍D(2013)基于案例的启发式规划方法应用智能2007年10月10日/10489-012-0404-639:1(184-201)在线发布日期：2013年7月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1007/s10489-012-0404-6
Gerevini A公司鲁比亚·科娃A萨埃蒂A丝琳娜I(2013)基于案例规划中的离线和在线计划库维护第十三届AI*IA 2013国际会议纪要：人工智能进展-第8249卷10.1007/978-3-319-03524-6_21(239-250)在线发布日期：2013年12月4日
https://dl.acm.org/doi/10.1007/978-3-319-03524-6_21
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https://dl.acm.org/doi/10.5555/2365896.2365907
戈拉·GKruczek P公司斯科隆A巴赞JBazan-Socha S公司彼得扎克J(2008)婴儿呼吸衰竭治疗的病例规划计算机基础理论10.5555/1516165.151617785:1-4(155-172)在线发布日期：2008年1月1日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/1516165.1516177
金T克劳斯S瑙D(2008)根据交互痕迹合成策略第七届自主智能体和多智能体系统国际联合会议记录-第2卷10.5555/1402298.1402343(855-862)在线发布日期：2008年5月12日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/1402298.1402343
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基于过程的建模重建方法

模糊推理、CBR和基于经验的推理的统一二维表示

衍生类比：挑战与机遇

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