题目：基于语义WEB的案例表示和检索系统研究

基于案例的推理（Case-based reasoning，CBR）是人工智能技术中一种重要的基于知识的问题求解和学习方法。但由于其案例表示是基于传统的集中式表示方法，导致了CBR系统在网络化扩展、案例知识共享和重用以及语义检索上的缺憾。本文提出借鉴语义WEB的技术来解决上述问题。首先，本文深入研究了语义WEB在知识语义表达上的关键技术和实现方法论。在此基础上，给出了基于语义WEB的案例表示方法的具体思路和实现步骤。针对CBR典型应用——故障诊断，运用该表示方法构造了一个通用的诊断案例本体。在本体的形式化描述中，分析了目前常用的本体描述语言——OWL的局限性，给出一个有效的扩展策略。从而比较完备的解决了网络化CBR在案例表示上的问题。其次，在基于语义WEB案例表示的基础上，构建了一个CBR系统面向网络应用的自服务模型。该模型较好地结合了语义WEB和CBR的关键技术，在支持案例知识共享、语义检索和智能推理上具备一定的特色。关于案例检索，本文主要借鉴了传统CBR中的技术，并针对诊断案例的特点采用了知识导引和最近邻的混合方法。在整体检索策略上，构造了一个两阶段检索模型，提高了检索的质量。在检索策略实现中，重点分析了案例的相似匹配，给出了不同属性值处理办法和具体的相似度计算函数。最后，本文针对“汽车异响故障诊断”的具体实践，对上述在案例表示和检索上的成果进行了应用。主要包括：对象的分析，领域概念的抽取，“汽车异响故障”本体概念模型的建立和OWL表示；该本体特征属性分析和分类；运用前面的检索策略实现检索。至此完成整个应用研究。