基于CBR与RBR的交通事故责任认定系统研究

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基于CBR与RBR的交通事故责任认定系统研究

道路交通安全问题已经成为-个世界性问题， 分步实施交
通安全管理的信息化工程，建立并不断完善计算机安全管理系
统，是提高交通安全管理的关键手段之-↑年来， 道路交通
事故处理面临新的挑战。由于机动车辆急剧增加，而交通设施
却没有及时得到改善，导致事故成倍增长， 加之处理手段落后，
人员素质有待提高，科技含量较低， 法规不尽完善，这使得对交
通事故处理的改革势在必行。现有交通事故应用软件主要是
公安部交通管理科学研究所开发的
全国道路交通事故信息管
理系统 98版
，具体应用决策支持系统的比较少通事故处
理主要包括现潮查、 原因分析( 事故再现)和责任认定与赔偿
三个技术性和政策性都很强的内容。其中责任认定是交通事
故处理的核心通事故责任认定传统的方法是基于规则的
推理，而行之有效的是基于案例的推理，如 2002 年张荣梅教授
等开发了基于 CBR 的交通事故处理智能决策支持系统。
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关于 CBR 与 RBR
规则推理( Rule- Based Reasoning， RBR) 是专家系统中常
用的推理机制，它有着成熟的背景和应用案例。但是， RBR 也
有它的缺点，如:规则库难于维护， 知识的-致性难于保证， 同
时推理效率相对较低。范例推理( Case- Based Reasoning， CBR)
是-种类比推理方法，它通过回忆和再使用过去经验中所得到
的知识来解决新问题，对于知识缺乏或知识不良定义的领域，
采用 CBR 方法最为合适， CBR 有以下的优点:
CBR 是-种快
捷的推理方法，更加接近专家的思维过程， 兼顾了专家凭直觉、
想象和经验求解问题的-面;
案例库比知识库容易构造; 从
某种意义上讲， CBR 方法克服了基于知识的系统中知识获取的
瓶颈问题;
案例库比知识库容易维护， 更具灵活性，案例的相
对独立性使得增减-个案例不会影响其它案例的存在;
CBR
比 RBR 有更快的推理速度;
拥有较强的学习能力。