范例推理
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范例的表示
我们所记忆的知识彼此之间并不是孤立的，而是通 过某种内在的因素相互之间紧密地或松散地有机联 系成的一个统一的体系。我们使用记忆网来概括知 识的这一特点。一个记忆网便是以语义记忆单元为 结点，以语义记忆单元间的各种关系为连接建立起 来的网络。
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1995年开发了基于范例推理的轧钢规程系统 1996年开发了基于范例推理的淮河王家坝洪水预报
调度系统FOREZ。 2000年研制了渔情分析专家系统,获国家科技进步 二等奖
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范例
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范例
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范例的表示
SMU = { SMU_NAME slot Constraint slots Taxonomy slots Causality slots Similarity slots Partonomy slots Case slots Theory slots }
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基于范例推理流程
检索 建议粗略解
修正
辩护
评批 实际评估 存储
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范例的表示
在生理学、心理学等领域，已经广泛开展了关于记忆的研究。心理 学的研究者们注重研究记忆的一般理论，已经提出了许多记忆模型， 典型的包括情景记忆 (episodic memory)，语义记忆 (semantic memory)，联想记忆 (associative memory)、Schank 的动态记忆 理论 (dynamic memory) 等。 知识是有结构的体系。在某些任务的执行过程中，专家采用语 义记忆来存储信息。这种信息记忆方法具有下列优点: · 有利于检索。 · 易于组织。可以把它们连接成树形层次或者网络。 · 易于管理。知识的改变只对局部产生影响。 · 有利于知识的共享。
范例的表示
(1) SMU_NAME slot: 简记为 SMU 槽。它是语义记忆单元的 概念性描述，通常是一个词汇或者一个短语。 (2) Constraint slots: 简记为 CON 槽。它是对语义记忆单 元施加的某些约束。通常，这些约束并不是结构性的，而只是对 SMU 描述本身所加的约束。另外，每一约束都有 CAS 侧面 (facet)和THY 侧面与之相连。 (3) Taxonomy slots: 简记为 TAX 槽。它定义了与该 SMU相 关的分类体系中的该 SMU 的一些父类和子类。因此，它描述了网 络中结点间的类别关系。 (4) Causality slots: 简记为 CAU 槽。它定义了与该 SMU 有因果联系的其它 SMU，它或者是另一些 SMU 的原因，或者是另 外一些SMU 的结果。因此，它描述了网络中结点间的因果联系。
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主要问题
(8) 类比验证: 验证目标范例和源范例进行类比的有效性。 (9) 范例保存: 新问题得到了解决，则形成了一个可能用于将来 情形与之相似的问题。这时有必要把它加入到范例库中。这是学 习也是这是知识获取。此过程涉及选取哪些信息保留，以及如何 把新范例有机集成到范例库中。修改和精化源范例库, 其中包括 泛化和抽象等过程。 在决定选取范例的哪些信息进行保留时，一般要考虑以下几点： 和问题有关的特征描述；问题的求解结果；以及解答为什么成功 或失败的原因及解释。 把新范例加入到范例库中， 需要对它建立有效的索引，这样以后 才能对之作出有效的回忆。索引应使得与该范例有关时能回忆得 出，与它无关时不应回忆出。为此，可能要对范例库的索引内容 甚至结构进行调整，如改变索引的强度或特征权值。
第四章 范例推理
4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 概述 流程 范例表示 范例检索 相似性 范例复用
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什么是范例？
“范例是对某个过去发生的事件的真实描 述，……目的是引发对一个特殊情境的 讨论和分析.”
范例是事件。 范例是含有问题或疑难情境在内的事件。 范例是典型的事件。 范例是真实发生的事件。
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范例的表示
语义记忆单元，是指在学习、分析、理解、记忆知 识的过程中所着重关注的其中那些概念、模式、主 题等，以及据此形成的关于知识的概念性认识。换 言之，这些语义记忆单元是系统对知识经“计算” 之后，抽取其中最能反映知识本身特征且可以很好 地使知识内在地联系在一起的那些因素而获得的。
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问题求解
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问题求解
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问题求解
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问题求解
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问题求解
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基于范例学习的一般过程
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基于范例学习的一般过程
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范例存储
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基于范例学习的一般过程
新问题
新范例
检索
历史范例
范例库 保存 修正范例 修正
复 用 解答范例
确认解
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建议解
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主要问题
(1) 范例表示: 基于范例推理方法的效率和范例表示紧密相关。范 例表示涉及这样几个问题: 选择什么信息存放在一个范例中；如何 选择合适的范例内容描述结构；范例库如何组织和索引。对于那些 数量达到成千上万、而且十分复杂的范例, 组织和索引问题尤其重 要。 (2) 分析模型: 分析模型用于分析目标范例，从中识别和抽取检索 源范例库的信息。 (3) 范例检索: 利用检索信息从源范例库中检索并选择潜在可用的 源范例。基于范例推理方法和人类解决问题的方式很相近。碰到一 个新问题时，首先是从记忆或范例库中回忆出与当前问题相关的最 佳范例。后面所有工作能否发挥出应有的作用，很大程度上依赖于 这一阶段得到的范例质量的高低，因此这步非常关键。一般讲，范 例匹配不是精确的，只能是部分匹配或近似匹配。因此，它要求有 一个相似度的评价标准。该标准定义得好，会使得检索出的范例十 分有用，否则将会严重影响后面的过程。
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范例组织
范例组织时由两部分组成，一是范例的内容，范例应该 包含哪些有关的东西才能对问题的解决有用；二是范例 的索引，它和范例的组织结构以及检索有关，反应了不 同范例间的区别。
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（1）问题或情景描述 是对要求解的问题或要理解的情景的描述，
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主要问题
(4) 类比映射: 寻找目标范例同源范例之间的对应关系。 (5) 类比转换: 转换源范例中同目标范例相关的信息，以便应用于 目标范例的求解过程中。其中，涉及到对源范例的求解方案的修改。 把检索到的源范例的解答复用于新问题或新范例之中。它们分别是， 源范例与目标范例间有何不同之处；源范例中的哪些部分可以用于 目标范例。对于简单的分类问题，仅需要把源范例的分类结果直接 用于目标范例。它无需考虑它们之间的差别，因为实际上范例检索 已经完成了这项工作。而对于问题求解之类的问题，则需要根据它 们之间的不同对复用的解进行调整。 (6) 解释过程: 对把转换过的源范例的求解方案应用到目标范例时 所出现的失败做出解释，给出失败的因果分析报告。有时对成功也 同样做出解释。基于解释的索引也是一种重要的方法。 (7) 范例修补: 有些类似于类比转换，区别在于修补过程的输入是 解方案和一个失败报告，而且也许还包含一个解释，然后修改这个 解以排除失败的因素。
概述
人们为了解决一个新问题，先是进行回忆，从记忆中 找到一个与新问题相似的范例，然后把该范例中的有 关信息和知识复用到新问题的求解之中。
在基于范例推理 (Case-Based Reasoning, 简称CBR)中， 把当前所面临的问题或情况称为目标范例(target case)， 而把记忆的问题或情况称为源范例(base case)。粗略 地说，基于范例推理就是由目标范例的提示而获得记 忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一 种策略。
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范例索引
建立范例索引有三个原则： ①索引与具体领域有关。数据库中的索引是通用的，目 的仅仅是追求索引能对数据集合进行平衡的划分从而使 得检索速度最快；而范例索引则要考虑是否有利于将来 的范例检索，它决定了针对某个具体的问题哪些范例被 复用； ②索引应该有一定的抽象或泛化程度，这样才能灵活处 理以后可能遇到的各种情景，太具体则不能满足更多的 情况； ③索引应该有一定的具体性，这样才能在以后被容易地 识别出来，太抽象则各个范例之间的差别将被消除。 2018/10/20 33 高级人工智能
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范例的表示
(5) Similarity slots: 简记为 SIM 槽。它定义了与该 SMU 相似的其它 SMU，描述网络中结点间的相似关系。 (6) Partonomy slots: 简记为 PAR 槽。它定义了与该 SMU 具有部分整体关系的其它 SMU。 (7) Case slots: 简记为 CAS 槽。它定义了与该 SMU 相关 的范例集。 (8) Theory slots: 简记为 THY 槽。它定义了关于该 SMU 的理论知识。 上述 8 类槽可以总地分成三大类。一类反映各 SMU 之间的关系， 包括TAX 槽、CAU 槽、SIM 槽和 PAR 槽; 第二类反映 SMU 自身 的内容和特性，包括 SMU 槽和 THY 槽; 第三类反映与 SMU相关的 范例信息，包括CAS 槽和 CON 槽。
法律_演绎推理案例(3篇)
第1篇一、案件背景2019年3月，某市A区居民李某报案称，其家中价值人民币5000元的笔记本电脑被盗。
警方接到报案后，立即展开侦查。
经调查，警方发现嫌疑人李某某有重大作案嫌疑。
李某某曾于案发前在李某家中做过钟点工，且案发当晚在李某家附近出现过。
随后，警方将李某某带回派出所进行讯问。
二、案件焦点本案的焦点在于如何运用法律演绎推理，判断李某某是否构成盗窃罪。
三、法律演绎推理过程1. 大前提：盗窃罪的定义根据《中华人民共和国刑法》第二百六十四条的规定，盗窃罪是指以非法占有为目的，秘密窃取公私财物数额较大或者多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃的行为。
2. 小前提：李某某的行为是否符合盗窃罪的构成要件（1）非法占有目的：李某某在作案前与李某相识，但无证据证明李某某与李某之间存在经济纠纷。
因此，李某某的非法占有目的有待进一步证实。
（2）秘密窃取：李某某在作案过程中，将笔记本电脑从李某家中盗走，并未公开抢夺。
因此，李某某的行为符合秘密窃取的构成要件。
（3）公私财物：被盗的笔记本电脑属于李某的私人财产，符合公私财物的构成要件。
（4）数额较大：被盗的笔记本电脑价值人民币5000元，符合数额较大的构成要件。
（5）多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃：李某某在本案中仅实施了一次盗窃行为，不符合多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃的构成要件。
3. 结论：李某某的行为是否构成盗窃罪根据以上分析，李某某的行为符合盗窃罪的构成要件，但缺乏非法占有目的的证据。
因此，需要进一步调查李某某的动机和目的。
四、案件审理在案件审理过程中，法院审理查明：李某某与李某相识多年，李某某因经济困难，曾向李某借款。
在案发当晚，李某某因无法偿还借款，心生盗窃李某笔记本电脑的念头。
李某某在作案过程中，将笔记本电脑盗走后，并未将电脑变卖，而是将电脑丢弃。
法院认为，李某某的行为符合盗窃罪的构成要件，且具有非法占有目的。
五、判决结果法院根据《中华人民共和国刑法》第二百六十四条的规定，判决李某某犯盗窃罪，判处有期徒刑三年，并处罚金人民币5000元。
法律演绎推理的案例(3篇)
第1篇一、案件背景2018年3月，某市发生了一起盗窃案。
被害人赵某报警称，其家中价值2万元的金银首饰被盗。
经侦查，警方锁定犯罪嫌疑人李某某。
李某某因涉嫌盗窃罪被刑事拘留。
在侦查阶段，李某某对自己的犯罪行为供认不讳。
但在庭审阶段，李某某却提出了无罪辩护。
二、法律问题本案的法律问题在于，如何运用法律演绎推理的方法，对李某某的行为进行定性，从而判断其是否构成盗窃罪。
三、法律演绎推理过程1. 大前提：盗窃罪的定义根据《中华人民共和国刑法》第二百六十四条规定，盗窃罪是指以非法占有为目的，秘密窃取公私财物，数额较大的行为。
2. 小前提：李某某的行为是否符合盗窃罪的定义（1）非法占有为目的：李某某在侦查阶段对自己的犯罪行为供认不讳，表明其具有非法占有他人财物的目的。
（2）秘密窃取：李某某在夜间潜入赵某家中，未采取公开手段，符合秘密窃取的构成要件。
（3）公私财物：赵某家中的金银首饰属于私人财物，符合盗窃罪的客体要件。
（4）数额较大：赵某家中的金银首饰价值2万元，符合盗窃罪对数额的要求。
3. 结论：李某某的行为构成盗窃罪根据法律演绎推理的规则，大前提和小前提相结合，得出结论：李某某的行为符合盗窃罪的定义，其行为构成盗窃罪。
四、庭审辩论1. 李某某的无罪辩护在庭审阶段，李某某提出了无罪辩护。
他认为，自己进入赵某家是为了寻找失散多年的亲人，并非为了盗窃。
同时，他声称自己没有盗窃赵某家中的金银首饰。
2. 公诉人的反驳公诉人针对李某某的无罪辩护进行了反驳。
首先，公诉人指出，李某某在侦查阶段对自己的犯罪行为供认不讳，证明其具有非法占有他人财物的目的。
其次，公诉人强调，李某某在夜间潜入赵某家，采取秘密手段，符合盗窃罪的构成要件。
最后，公诉人指出，赵某家中的金银首饰价值2万元，属于数额较大的范畴，李某某的行为符合盗窃罪的数额要求。
五、法院判决经过审理，法院认为，李某某的行为符合盗窃罪的定义，其行为构成盗窃罪。
据此，法院依法判处李某某有期徒刑三年，并处罚金2万元。
法律逻辑演绎推理案例(3篇)
第1篇一、案情简介张三与李四系邻居，两人关系一直较好。
2019年，张三因急需用钱，决定将自己的房屋出售给李四。
双方协商后，签订了房屋买卖合同，约定房屋总价为100万元，李四支付首付30万元，剩余70万元在房屋过户后一个月内付清。
合同签订后，李四支付了首付30万元。
然而，在房屋过户过程中，双方因房屋质量问题发生纠纷，导致房屋过户手续一直未能办理。
张三要求李四支付剩余房款，而李四则认为房屋存在质量问题，拒绝支付。
双方协商无果，诉至法院。
二、法律逻辑演绎推理分析1. 法律事实的认定（1）张三与李四之间存在房屋买卖合同关系，双方已签订书面合同，合同内容明确。
（2）李四已支付首付30万元，房屋买卖合同已生效。
（3）房屋过户手续尚未办理，原因在于双方对房屋质量问题存在争议。
2. 法律关系的分析（1）张三与李四之间形成债权债务关系，即张三享有房屋所有权，李四享有房屋使用权。
（2）房屋质量问题导致房屋过户手续无法办理，属于违约行为。
3. 法律逻辑演绎推理（1）根据《中华人民共和国合同法》第四条，当事人应当遵循诚实信用原则，根据合同的性质、目的和交易习惯履行通知、协助、保密等义务。
（2）根据《中华人民共和国合同法》第一百零七条，当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的，应当承担继续履行、采取补救措施或者赔偿损失等违约责任。
（3）根据《中华人民共和国合同法》第一百一十一条，当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的，对方可以请求人民法院或者仲裁机构变更或者解除合同。
（4）根据《中华人民共和国物权法》第二十四条，因房屋质量问题，买受人可以要求出卖人承担修理、更换、重作或者退货等违约责任。
综上所述，根据法律逻辑演绎推理，得出以下结论：1. 张三与李四之间存在房屋买卖合同关系，双方已签订书面合同，合同内容明确。
2. 李四已支付首付30万元，房屋买卖合同已生效。
3. 房屋质量问题导致房屋过户手续无法办理，属于违约行为。
类比推理与定义判断
交叉关系
战士∶党员 男人∶教师
交叉
【例4】 流行歌手∶演员（ ） A.梳妆台∶化妆品 B.学校实验室实验员∶教辅人员 C.羽毛∶鸟类 D.灯泡∶台灯 运动员∶大学生（ ） A.植物∶种植 B.专家∶青年 C.四季∶春天 D.纸张∶书法
解题技巧： 1、判定二元关系
概念之间的关系 映射关系
【例10】
限定词不符
）。
自然失业是由于经济中一些难于克服的原因所引起的失业， 它是任何经济都难以避免的失业，也是正常的失业。
根据以上定义，下列不属于自然失业的是（
A.张某在某工厂试工一个月后，嫌老板给的工资低，于是 炒了老板的“鱿鱼”
B.某地发大水，冲毁了厂房和设备，厂长含泪遣散了跟随 自己多年的工人 C.某企业根据市里的要求进行了改制，一些文化水平低、 年满45岁的女职工下了岗
解题技巧：
1、判定二元关系
概念之间的关系 映射关系
2、运用推理技巧
看词性 辨语义 造句子 想逻辑
【例1】 费解∶理解（ ） A.难看∶漂亮 B.组合∶合并 C.坚固∶塌陷 D.疏忽∶忽略 【例2】 固若金汤∶不堪一击（ ） A.指鹿为马∶实事求是 B.雪中送炭∶锦上添花 C.安居乐业∶丰衣足食 D.废寝忘食∶发愤图强
词性
语义
【例3】法律：约束（ ）
主谓
A.新闻：广播 C.历史：借鉴
B.政策：规范 D.制度：学问
【例4】新闻∶采访 A.特技∶特效 B.电影∶剪辑 C.声音∶图像 D.分数∶学生
动宾
【例5】窗帘：隐私（ ） A.文件：机密 B.日记：心情 C.消火栓：火警 D.防护栏：安全
主宾
【例6】电梯∶大厦∶城市（ ） A.肥皂∶浴室∶客厅 B.水草∶小溪∶山谷 C.飞禽∶走兽∶森林 D.奶牛∶牛奶∶超市
范例推理(CBR)在农业中的应用
问题 ， 它直接利用 以往 的设计结 果（ 实例 ） 进行推理 ， 从而大大减 少 近 年来 ， 范例 推 理 已成 为 人 工 智 能 系统 领域 一 个 重要 的 问题 求 了知 识 获取 工 作 量 。在 一 定 程 度 上 解 决 了知 识 获 取 的 瓶颈 问题 。基 解 技 术和 方法 之 一 ， 越 来 越 受 到 国 内外 研 究 学 者 的普 遍 关注 ＿ 其 于 范 例推 理 既是 人 类 推理 的 一种 重 要 形 式 ， 是 人 工 智 能研 究 中 的 正 ｌ ｌ 。 也 主 要原 因是 ： 种范式。 它不 同于 通过链式推理产生 问题结论 的基于规则 的推 是 在 把 ①传统 的基于规则的系统在知识获取 问题上存在困难 ， 能做 理 ， 一 种 基 于 过去 实际 经 验 或 经 历 的推 理 。 范 例推 理 中 ， 当前 不 范 例 的例 外 处理 ｉ 所面临 的问题或情 况称 为 目标 范例（ａｇｔ ａｅ ， ｔｒｅ ｃｓ ）而把记 忆的 问题 ②ｃ Ｒ有别于其他的方法 ， Ｂ 它是一种借助先前求解 问题 的经验 或情况称为源范例（ａｅ ａｅ ｏ粗 略地说 ， ｂｓ ｓ ｃ 基于范例推理就是 由 目 和方法，通过类 比和联 想来解决 当前相似问题的推理 技术和方法， 标范例 的提示而获得记忆 中的源范例 ， 并由源范例来指导 目标范例 求 解 的一 种 策 略 。 范 例推 理 中知 识 表 示 是 以范 例 为基 础 ， 例 的获 范 非 常 类似 于 人 类 求 解 问题 的思 维 方 式 ； 大 ￣Ｃ Ｒ依靠的是过去的经验 ， Ｂ 因此非常适合于需借助经验来进 取 比规 则获 取 要 容 易 ， 大简 化 知 识 获 取 。 对过 去 的 求解 结 果 进 行 行 决 策 的 场 合 ，有 效 地 克 服 了传 统 的 基于 规 则 推 理 （ ｔｅ Ｂ ｓｄ 复用 ， Ｒｌ — ａｅ ｌ 而不是再次从头推导 ， 以提高对新问题 的求解效率。 可 过去求 Ｒ ａｏｉｇＲ Ｒ） ｅｓｎ ， Ｂ 系统 的知 识难 于 获 取 和 推理 的脆 弱性 等 缺 陷 。 例 解成功或失败 的经历 可以指导当前求解时该 怎样 走 向成功或避开 ｎ 范 推 理作 为一 种 计 算 机 求解 问题 的 方法 是 合 理 的。 因为 经验 的保 存 ， 失 败 ， 样 可 以 改 善 求解 的质 量 。 对 于 那 些 目前 没 有 或根 本 不存 在 这 即 范例 （ ａｅ ， 范 例 推 理 中 最核 心 的 问题 之一 。 Ｃ Ｒ 求解 问题 属 可以通过计算推导来解决 的问题。 Ｂ Ｃ ｓ ）是 Ｂ Ｃ Ｒ产生的主要原 因是传统 的基 于类 比（ 相似 ） 推理 的方法 ， 它不是简单 的从头推导 ， 而是借鉴 原有 于规则 的系统在知识 获取 问题 上存在困难 ，不 能做 实例的例外处 的经验和成功案例 ， 针对新 旧问题 的差异不断修 改直至满足新 的问 理。该系统是一个 问答式的专家系统 ， 它成 为以后 的许多 Ｃ Ｒ系统 Ｂ 题 ， 核 心 在 于用 过 去 的事 例 和经 验 来 解 决 新 问题 。Ｃ Ｒ 系统 所 要 的 基础 。 其 Ｂ 解决的中心 问题是识别当前 的问题 ， 系统 提供 的解决 方案作 出评 对 ２ 原 理 和 关键 步 骤 价 ， 以 此 为经 验 来 更 新 范 例库 １ 并 ２ ］ 。 基于范例推理 ， 其工作原理是从众多的 已知范例 中挑选 出一个 中 国作 为 １ 人 口的 一 个 农 业 大 国 ，农 业 是 人 类 社 会 的 衣 食 或多个和 当前新 问题 最相似 的范例 ， 它（ ） ３亿 对 们 的解决 方案进 行修 之 源 ， 存 之本 。 业 能 否 稳定 发展 ， 生 农 能否 提 供 与 人们 生活 水 准 逐 渐 改 ， 而 得 到新 问题 的解 决 方 案 。Ｃ Ｒ 系统 的核 心 包括 四个 部 分［ 从 Ｂ ３ １ ： 提高这一基本趋势相适应 的农、 副产品 ， 关系到社 会的安定 。“ 民以 ①范例库 （ａｅｂｓ ） ｃｓ ａｅ ：存储 先前 的经 验 ；②检 索机 （ ｄｘ ｇ ｉ ｅｉ ｎ ｎ 食为天”粮食是人类最基本 的生存资料 ， ， 农业在 国民经济 中的基础 ｍｅｈｎｓ ： ｃａｉ ｍ）用一种 有意义 的方法排 列范例 ； 匹配算法 （ ａ ｈｎ ③ ｍ ｔ ｉｇ ｃ 地位 ， 突出地表现在粮食的生产上 。如果农业不能提供给人 民粮食 ａ ｏ ｔｍ）比较新 范例与 旧范 例的相似 度 ； 调整 机制（ｄ ｐ ｔ ｎ ｌ ｒｈ ： ｇｉ ④ ａ ａｔ ｉ ａｏ 和 必 需 的 食 品 ， 么 ， 民 的生 活 就 不 会 安 定 ， 那 人 生产 就 不 能 发 展 ， 国 ｏ ｆ ｅｃ ｃａｉ ： ｒｎｅ ｎｅｍｅｈ ｎｓ 推演得 出最后的解法。 ｉ ｒ ｍ） 家将 失 去 自立 的基 础 。而 土 地 是 农 业 生 产 的 基 本 生产 资料 ， 人 类 是 Ｃ Ｒ 系统 的 运作 过程 可概 括 为 “Ｒ ”即 ： Ｂ ４ ｓ， 生产 、 活 和 生存 的 物 质 基 础 ， 而 土 地 资 源 又 是 一 种 不 可再 生 的 生 然 ①提取 （ ｅｄ ｉ ｅ 重用 （ ｅ ｓ ）③修 改（ ｅｉ ） Ｒ ｅ ｕｅ ） ｖ ② Ｒ ｕｅ ； Ｒ ｖ ｅ 和④ 存储 ｓ Ｒｔｎ ａ 稀 缺 资 源 。 农 业 生产 对 土 地 的 需 求 表 现 在 需 要面 积 广 大 的土 地 ， 否 （ ｅ ｉ ｏ 则就 不 可 能 生产 出足 够 数 量 的 满 足人 类 需 求 的 农 产 品 。 然 中 国 的 虽 以范 例 为 基础 进 行 推 理 ， 人 们 以往 的经 验 存 成 一 个 一 个 的 实 把 土地 绝 对 数 量 大 ， 地 总量 也 不算 少 ， 中 国人 口太 多 ， 均 到 每 个 例 。 耕 但 平 当求 解 新 的 问题 的 时候 ， 以对 实例 库 进 行搜 索 ， 到合 适 的 实 可 找 人 头上 ， 有 耕 地 才 只 有 ４１ ， 不 到 世 界 人 均 耕 地 面 积 的一 半 。 例 作 为参 考 （ 其 实 是 实践 经 验 的重 用 ） 如 果 对 找 到 的 实例 有 不 拥 ．亩 还 这 。 全国的耕地面积 已经 下降到 １ ８亿亩。 这些都是很危险的信号。 如果 满 ， 以进行修 改以适应 当前情况 ， 可 修改后 的实例将再 次被 存入实 按 现在 的入 口增长和 占用耕地速度计算 ，０年或 ２ １ ０年以后 ，我国 例库 ， 以便下次使用时作为参考（ 这其实是 实践经验 的自学习 ） ０在 人均耕地会减少 ３４ ／。耕地少 了， 我们就会饿肚 子。所 以我们必须计 这个过程中 ， 范例推理 的关键步骤包括 ： 实例表示、 实例检索 、 实例 划节约地利用土地 ， 使每一寸土地都发挥 出最大 的效率。范例推理 修 改和 实 例 存储 。 ３ 优 点 的产 生 很 好 地缓 解 了 这一 矛盾 。 基 于 范 例推 理 和 其 它人 工 智 能 范 式相 比有 许 多 优 势 。 １ 范例 推 理 方 法 的产 生 基于范例推理 来 自认知科学中记忆在 人们 预期和决 策时所扮 首 先是 获 取 知识 相 对 容 易 。 开 发 基 于 规 则 推 理 的 系 统 时 ， 要 需 演 的角 色， 知识源是 已经存在的实例 ， 而不是规则。１ ８ ９ ２年 Ｓｈｎ 领域专 家和知识工程 师密切合作获取规则或模型 ， ｃ ａｋ 而在许 多复杂领 很难 从对专家解决问题 的的研 究中获得能用语 言符号 明确表 在 （ ｙ ａ ｉ Ｍｅ ｏｙ 一书 中提 出 了 Ｃ Ｒ的认知模 型 ， Ｄ ｎ ｍ ｃ ｍ ｒ》 Ｂ 并在此 基础 域 中， 上开发 了一个 Ｃ Ｒ的应 用系统。基于范例推理是一种相似或类比 述的该知识领域 中的规则和原理 ，导致知识 获取的瓶颈 问题 。在 Ｂ 的推 理 方法 ， 核 心 在于 用过 去 实 际 中所 用 的实 例 和 经 验 来 解 决 新 Ｃ Ｒ 中 ， 需 要 对 经 验 分解 或抽 象 以 形 成 规 则 ， 识 表 征 的 单 位 是 其 Ｂ 不 知 范例 ， 而范 例 在 许 多 领 域 容 易 收集 ， 取代 价 较 低 。 获 其 次 是 知 识 维 护容 易。 着 系 统 的 运行 ， 随 知识 系统 常
法律推理类比推理案例(3篇)
第1篇一、案例背景甲、乙双方于2018年签订了一份房屋租赁合同，约定甲方将位于某市的一套房屋出租给乙方，租赁期限为三年。
合同中约定，乙方需在签订合同后一个月内支付租金及押金，共计人民币10万元。
合同还约定，租赁期满后，乙方应将房屋退还给甲方，并保证房屋完好无损。
然而，在租赁期满后，乙方未将房屋退还给甲方，且在房屋内添置了部分家具。
甲方要求乙方支付房屋修复费用及家具购置费用，但乙方拒绝支付。
双方因此产生纠纷。
二、案件争议焦点本案的争议焦点在于：乙方是否应承担房屋修复费用及家具购置费用。
三、法律推理过程1. 法律要件分析根据《中华人民共和国合同法》第二百四十六条规定：“承租人应当按照约定的方式使用租赁物，并保持租赁物符合约定的状态。
”第二百四十八条规定：“租赁期满，承租人应当按照约定的方式返还租赁物。
租赁物有瑕疵的，承租人可以要求出租人在合理期限内修复。
出租人未修复的，承租人可以自行修复，修复费用由出租人负担。
”第二百四十九条规定：“租赁期满，承租人未按照约定的方式返还租赁物的，出租人可以要求承租人支付逾期返还租赁物的租金。
”2. 类比推理在本案中，乙方在租赁期满后未将房屋退还给甲方，且在房屋内添置了部分家具。
根据上述法律规定，乙方未按照约定的方式返还租赁物，应当承担相应的责任。
同时，考虑到乙方在房屋内添置的家具属于租赁物的一部分，根据类比推理，乙方也应承担房屋修复费用及家具购置费用。
3. 类比案例（1）案例一：某甲租赁某乙的房屋，租赁期满后，某甲未将房屋退还给某乙，且在房屋内添置了部分家具。
某乙要求某甲支付房屋修复费用及家具购置费用，某甲拒绝。
法院审理后认为，某甲未按照约定的方式返还租赁物，应承担相应的责任。
据此，判决某甲支付房屋修复费用及家具购置费用。
（2）案例二：某丙租赁某丁的房屋，租赁期满后，某丙未将房屋退还给某丁，且在房屋内添置了部分家具。
某丁要求某丙支付房屋修复费用及家具购置费用，某丙拒绝。
反证法 驳论范例
反证法驳论范例
反证法是一种推理方法，用于证明一个命题的否定。
它假设命题的否定为假，然后通过推理推出一个矛盾的结论，从而证明原命题为真。
这种推理方法常用于数学和逻辑学中。
以下是一个使用反证法的驳论范例：
假设有人提出命题：“所有的数都可以写成两个奇质数之和。
”我们可以通过反证法来驳斥这个命题。
首先，我们假设这个命题的否定：存在一个数无法写成两个奇质数之和。
然后，通过推理，我们可以得出这个假设的逻辑结果：如果存在一个数无法写成两个奇质数之和，那么就存在一个最小的数无法写成两个奇质数之和。
接下来，我们观察这个最小的数，假设它是n。
根据我们的假设，n无法写成两个奇质数之和。
但是，我们知道根据费马小定理，任何一个大于2的数都可以写成两个奇质数之和。
因此，这与我们的假设矛盾。
因此，根据反证法，我们可以得出结论：所有的数都可以写成两个奇质数之和。
这个例子展示了如何使用反证法来驳斥一个命题。
论文写作中的逻辑推理范例
论文写作中的逻辑推理范例在论文写作中，逻辑推理是一个至关重要的环节。
通过逻辑推理，我们可以对问题进行深入的分析和归纳，从而论证、证明我们的观点。
本文将以论文写作中的逻辑推理范例为例，详细介绍逻辑推理的方法和技巧。
一、归纳推理归纳推理是从个别到一般的推理方式，通过对一系列具体事物的观察和研究，得出普遍性的结论。
例如，在论文中我们想要表达某个观点的普遍适用性，可以通过归纳推理来进行论证。
例如，我们要写一篇论文探讨大学生的学习习惯对学习成绩的影响。
我们可以先列举多个案例，观察大学生学习各个方面的习惯，如作息时间、学习方式、学习环境等，并记录他们的学习成绩。
通过对这些案例的观察，我们可以发现某些普遍规律，如规律一：规律二：规律三：等等。
这样，我们就可以通过归纳推理来论证大学生的学习习惯对学习成绩的影响。
二、演绎推理演绎推理是从一般到个别的推理方式，通过已知的前提和一定的逻辑规则，得出新的结论。
例如，在论文中我们想要通过已有的理论或研究结果推导出新的结论，可以使用演绎推理。
例如，我们要写一篇论文讨论手机使用对青少年学习的影响。
已有研究表明，手机使用会分散注意力，增加学习成本，影响学习效果。
根据这个前提，我们可以进行演绎推理，得出结论：手机使用对青少年学习有负面影响。
三、比较推理比较推理是通过对两个或多个事物进行比较研究，从而得出结论。
在论文写作中，比较推理常常用于对不同观点、不同理论或不同实验结果进行分析和比较，以便形成自己的观点。
例如，我们要写一篇论文探讨两种不同教学方法对学生学习成绩的影响。
我们可以选择两个不同的教学方法进行比较，并对学生的学习成绩进行统计分析。
通过比较分析，我们可以发现不同教学方法的差异。
例如，教学方法一的学生取得了更好的成绩，而教学方法二的学生成绩普遍较差。
这样，我们就可以通过比较推理得出结论：教学方法一对学生学习成绩的影响更大。
总结：在论文写作中，逻辑推理是不可或缺的一部分。
通过归纳推理、演绎推理和比较推理等方法，我们可以对问题进行深入的分析和论证。
范例推理在试卷分析和考试评价系统中的应用
作 者 简介 ： 继 洋（ ９７ ） 男 ， 东 潍 坊人 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向为 人 工智 能 、 能 组 卷 与 考 试 系统 武 １８ 一 ， 山 硕 研 智
现 计 机 ２１． 中 ④ 代 算 ０２９ ０
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③ 验证班级学习程度。在试卷属性实例 中得到
试 卷 实 测 难 度 Ｄ ０６ ３ ＝ ． 、通 过 率 ＝ ． ３和 平 均 成 绩 ９ ０８ ６ Ａ＝１ ， ｓ７ ． 由班 级 学 习 程 度 验 证 规 则 Ｒ ３ ２ ｃ：
情 况 作 出 解 释 和 评 价
条 件 下 ． 学 组 卷 ． 可 实 现 公 平 和成 功 的 考 试 组 卷 科 便 和 试 卷 分 析所 涉 及 到 的 指标 、 级 和 编 码 如 表 １ 等 如 何 确 定 试 卷 的难 度 和 通 过 率 ．也 涉 及 到 学 习 程 度 ， 过 一 个 考 试 策 略 模 型 ， 含 ： 习 程 度 、 试 通 包 学 考 目标 、 过 率 和 试 卷 难 度 Ｄ 等 四 个 元 素 ． 立 四 通 建 者 关 系 由模 型 确 定 四个 元 素 后 ． 可 在 试 卷 属 性 范 例 便 库 搜 索 匹 配 ． 由此 形 成 组 卷 目标 属 性 实 例 开 始 智 能 组
１ ＣＢ 原 理 与 技 术 Ｒ
Ｃ Ｒ 是 一 种 基 于 经 验 知 识 进 行 推 理 的 人 工 智 能方 Ｂ 法 ［１ 它 根 据 目标 范 例 的 要 求 或 提 示 ． 索 匹 配 源 范 ５ － ６ 检 例 ， 在 其 指 导 下形 成 求 解 方 案 ．Ｂ 方 法 模 仿 人 类 决 并 ＣＲ 策 过 程 中 类 比的 认 知 方 式 ． 于 解 决 非 结 构 化 的 、 识 对 知
范例推理(CBR)及其应用
摘要：本文主要介绍了范例推理方法的产生、原理、关键步骤、优点以及它的应用。
关键词：类比；范例推理一、概述范例推理（case-based reasoning, 简称cbr），就是指把当前所面临的问题或情况作为目标范例(target case)，而把记忆的问题或情况作为源范例(base case)。
粗略地说，范例推理cbr是由目标范例的提示而得到历史记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一种策略。
它是一种重要的机器学习方法。
基于范例推理就是由目标范例的提示而获得记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一种策略。
范例推理中知识表示是以范例为基础，范例的获取比规则获取要容易,大大简化知识获取[1]。
二、范例推理方法的产生基于范例推理来自认知科学中记忆在人们预期和决策时所扮演的角色,知识源是已经存在的实例,而不是规则。
1982年schank在《dynamic memory》一书中提出了cbr的认知模型,并在此基础上开发了一个cbr的应用系统[2]。
基于范例推理是一种相似或类比的推理方法,其核心在于用过去实际中所用的实例和经验来解决新问题,它直接利用以往的设计结果(实例)进行推理,从而大大减少了知识获取工作量。
在范例推理中，把当前所面临的问题或情况称为目标范例（target case），而把记忆的问题或情况称为源范例（base case）。
粗略地说，基于范例推理就是由目标范例的提示而获得记忆中的源范例，并由源范例来指导目标范例求解的一种策略。
范例推理中知识表示是以范例为基础，范例的获取比规则获取要容易,大大简化知识获取。
对过去的求解结果进行复用，而不是再次从头推导，可以提高对新问题的求解效率。
过去求解成功或失败的经历可以指导当前求解时该怎样走向成功或避开失败，这样可以改善求解的质量。
对于那些目前没有或根本不存在可以通过计算推导来解决的问题。
cbr产生的主要原因是传统的基于规则的系统在知识获取问题上存在困难,不能做实例的例外处理。