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Case-based adaptation for product formulation

机译：基于案例的产品配方调整

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The fact that case-based reasoning (CBR) adaptation in design domains is knowledge-intensive is one of the major factors that has limited the industrial application of CBR systems. Nevertheless, inductive techniques can ease the adaptation knowledge acquisition bottleneck by enabling useful knowledge to be elicited from the case-base (CB). Application of neural networks that use the knowledge available in the CB to (i) generate a desired mapping from differences between a query and retrieved cases, (ii) to minimise those differences and hence (iii) to adapt retrieved cases so that an optimal solution to a query is found is studied in this paper. This adaptation method is suitable for CBR systems that use numerical-valued attributes for describing a case.
机译：在设计领域中基于案例的推理（CBR）适应性知识密集的事实是限制CBR系统在工业上应用的主要因素之一。但是，归纳技术可以通过从案例库（CB）提取有用的知识来缓解适应知识获取的瓶颈。利用CB中可用的知识的神经网络的应用（i）根据查询和检索到的案例之间的差异生成所需的映射，（ii）最小化那些差异，从而（iii）适应检索到的案例，从而获得最佳解决方案本文针对查询到的问题进行了研究。这种调整方法适用于使用数值属性描述案例的CBR系统。

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