論文の概要: A Methodological Approach to Model CBR-based Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04346v1
- Date: Wed, 9 Sep 2020 15:09:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 09:04:44.107446
- Title: A Methodological Approach to Model CBR-based Systems
- Title（参考訳）: モデルCBRシステムへの方法論的アプローチ
- Authors: Eliseu M. Oliveira and Rafael F. Reale and Joberto S. B. Martins
- Abstract要約: ケースベースの推論(CBR)は、管理、医療、デザイン、建設、小売、スマートグリッドといった領域で集中的に利用されるAI技術である。
主なCBRデプロイメントの課題の1つは、ターゲットのシステムモデリングプロセスである。
本稿では,CBRに基づくアプリケーションをモデル化するための方法論的アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) has been used in various areas to support system
optimization and find solutions where the complexity makes it challenging to
use algorithmic and heuristics. Case-based Reasoning (CBR) is an AI technique
intensively exploited in domains like management, medicine, design,
construction, retail and smart grid. CBR is a technique for problem-solving and
captures new knowledge by using past experiences. One of the main CBR
deployment challenges is the target system modeling process. This paper
presents a straightforward methodological approach to model CBR-based
applications using the concepts of abstract and concrete models. Splitting the
modeling process with two models facilitates the allocation of expertise
between the application domain and the CBR technology. The methodological
approach intends to facilitate the CBR modeling process and to foster CBR use
in various areas outside computer science.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、システムの最適化をサポートし、複雑さがアルゴリズムやヒューリスティックスの使用を困難にしているソリューションを見つけるために、さまざまな分野で使用されている。
ケースベースの推論(CBR)は、管理、医療、デザイン、建設、小売、スマートグリッドといった領域で集中的に利用されるAI技術である。
CBRは、過去の経験を生かして、新しい知識を捉え、獲得するテクニックである。
主なCBRデプロイメントの課題の1つは、ターゲットのシステムモデリングプロセスである。
本稿では,抽象的および具体的モデルの概念を用いて,CBRに基づくアプリケーションをモデル化する手法を提案する。
2つのモデルでモデリングプロセスを分割することで、アプリケーションドメインとCBR技術の間の専門知識の割り当てが容易になります。
方法論的アプローチは、CBRモデリングプロセスの促進と、コンピュータ科学以外の様々な分野におけるCBRの使用促進を目的としている。
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