【原创】案例推理(CBR)中案例的存储与检索——EMC-CBR故障诊断研究（二）

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最近一直在研究案例推理，看到好多论文都在大谈CBR理论，很是崇拜。不过一直有一个问题没有搞懂，就是案例（case）到底是怎么存储的呢？

CBR的大师们如Schank、Koldner等人一般用动态存储模型 <meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type"> <meta content="Word.Document" name="ProgId"> <meta content="Microsoft Word 12" name="Generator"> <meta content="Microsoft Word 12" name="Originator"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_filelist.xml" rel="File-List"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_themedata.thmx" rel="themeData"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_colorschememapping.xml" rel="colorSchemeMapping"> <style type="text/css">  </style> （Dynamic Memory Model），如 <meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type"> <meta content="Word.Document" name="ProgId"> <meta content="Microsoft Word 12" name="Generator"> <meta content="Microsoft Word 12" name="Originator"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_filelist.xml" rel="File-List"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_themedata.thmx" rel="themeData"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_colorschememapping.xml" rel="colorSchemeMapping"> <style type="text/css">  </style> Ray Bareiss者一般采用类别&案例模型（The Category & Exemplar Model），中科院史忠植教授也提出了自己的一种由于以网络发展而来的方法。大师们的境界非我一AI菜鸟所能领悟，大师们的方法也非我能够掌握。幸好看到国内外有几篇论文比较浅显，说可以用关系型数据库来存储，一笔带过，很是潇洒，但我更加一头雾水了。

迷糊了半个月，在高济教授等编著的《人工智能基础》（高等教育出版社，2002）第三章看到了语义网络表示方法，文中同时给出了如何将语义网络转换为一阶谓词表示的方法，因此茅塞顿开，有了《EMC-CBR故障诊断研究（一）》一文中的成果。但一阶谓词逻辑又该如何存储到数据库呢？

在《人工智能基础》一书的第122页作者给出了一个简单的语义网络和该语义网络的一阶谓词表示，书中阐述了一种将谓词作为数据表的列的一种存储方法。但是思来想去该方法存在一个问题，一旦语义网络比较复杂（显示问题中随便一个问题的语义网络表示都很复杂），数据表中的列将迅速膨胀；更严重的问题是，对于不同的EMC故障案例而言，用于描述该案例的谓词数目是不确定的，因此数据表的列数也无法确定，这在关系型数据库中是不可能实现的！我再次陷入迷茫。

God bless us！今天终于想出一种存储方法。思路就是将一阶谓词作为一个对象来进行存储。一阶谓词的属性可以作为数据表中的列，而谓词函数以及谓词的参数作为行来存储。表的设计如下：
<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type"> <meta content="Word.Document" name="ProgId"> <meta content="Microsoft Word 12" name="Generator"> <meta content="Microsoft Word 12" name="Originator"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_filelist.xml" rel="File-List"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_themedata.thmx" rel="themeData"> <link href="file:///C:%5CDOCUME%7E1%5CADMINI%7E1%5CLOCALS%7E1%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_colorschememapping.xml" rel="colorSchemeMapping"> <style type="text/css">  </style>

CBR表

列号

列名

数据类型

能否为NULL

说明

predicate_no

smallint

Not Null

谓词编号，主键，标识，种子1，增量1

case_no

varchar(15)

Not Null

案例号，一般为case+数字

predicate

varchar(30)

Not Null

谓词

predicate_property

varchar(30)

Not Null

谓词属性，取值范围fault_character, phisical_structure, causation, settlement

param_nums

tinyint

Not Null

谓词参数的个数，取值范围1或2，默认为2

param1

varchar(50)

Null

谓词函数的第一个参数

is_param1_digit

bit

Null

param1是否为数字类型，默认0

param1_unit

varchar(8)

Null

param1的单位，如果param1为数字类型，则该项一般不为Null

param2

varchar(50)

Null

谓词函数的第二个参数

is_param2_digit

bit

Null

param2是否为数字类型，默认0

param2_unit

varchar(8)

Null

param2的单位，如果param2为数字类型，则该项一般不为Null

has_sub_predicate

bit

Null

谓词函数是否以别的谓词作为参数，默认为0

sub_predicate_no

smallint

Null

作为参数的谓词的编号

本案例库采用SQL Server2005 Express Edition来实现：

如果要查询案例6中EUT的物理结构特征，可以用如下查询语句：

SELECT predicate, param1, param2

FROM Cases

WHERE (predicate_property = 'phisical_structure') AND (case_no = 'case6')

查询结果如下：

【注】：版权归作者所有，转载或引用请注明出处。

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Silverlight 2学习教程（七）：在Silverli ... | 关于EMI多线程分段测试方法的说明

2008-05-05 13:24
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