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文檔簡介
1、基于案例的推理(CBR)是一種重要的人工智能方法，它是運用相似匹配的方法對新案例在案例庫中檢索出舊案例，并進行修改，給新案例提供一種解的推理模式。由于CBR方法能較好地模仿人類的認知過程，運用它可以使商業(yè)營銷行為更具有親和力，目前CBR方法在商業(yè)中的應(yīng)用已成為研究的熱點。此外，入侵檢測系統(tǒng)(IDS)是重要的信息安全技術(shù)之一，基于規(guī)則的IDS對數(shù)據(jù)包與規(guī)則庫進行精確匹配，誤報率和漏報率較高。由于CBR方法既支持精確匹配又支持模糊匹配，如果
2、把它用于IDS，將能夠有效地檢測那些故意偏離檢測規(guī)則的攻擊，降低漏報率。因此，將CBR方法應(yīng)用于IDS也是值得研究的課題。 本文對CBR方法及其在商業(yè)與IDS中的應(yīng)用進行了較為深入的研究，包括案例表示和案例庫構(gòu)造方法、權(quán)值估算方法、相似匹配算法、搜索引擎的設(shè)計與實現(xiàn)等方面，并通過仿真實驗，證明了CBR方法應(yīng)用于商業(yè)及IDS的良好效果。 論文介紹了課題的意義和背景。在介紹了CBR方法的概念、原理和處理過程之后，描述了案例表
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