@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00129503,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {人工知能と認知科学},
 month = {Mar},
 note = {対象領域の経時的な環境条件の変化は,過去に獲得した事例の信頼度に大きな影響を与えることがある.例えば,電力系統を対象とする事例ベース推論(CBR)システムでは,負荷の増加や電力設備の増設などに伴う系統条件の変化により,系統条件の変化前に有効であった事例が適用不可になることも少なくない.このような環境変化に事例ベースを適応させるために,我々は事例ベース管理に忘却機能の導入を図った.ところで,類似の事例を一般化してまとめることによって,事例の適用範囲を広げることができる.一方,事例を用いた問題解決に失敗した場合に,その問題を用いて事例の特殊化を行うことで環境に適した事例の適用範囲を保つことができると考えられる.本稿では,事例の一般化と特殊化を行うCBRシステムと,事例の忘却を行うCBRシステムを用いた実験結果に基づいてそれらの手法を比較する.},
 pages = {123--124},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {環境変化への事例ベースの適応法 : 一般化/特殊化と忘却},
 volume = {第52回},
 year = {1996}
}