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摘要 变配置汽车产品成本快速预报技术研究 摘要 在大规模定制的生产背景下，降低汽车制造成本并快速、准确地进行成本预 报是汽车企业提高竞争力的重要手段之一。因此，研究汽车产品的成本计算方法， 探讨如何对汽车产品成本进行快速、准确地预报具有重要的意义。 分析目前汽车产品成本计算存在的问题，总结现有的主要成本计算方法及各 方法的优缺点，提出采用作业成本法对汽车产品进行成本计算的方案。 分析汽车制造过程的特点j 根据实际生产确定作业中心和作业动因，建立汽 车成本计算模型( s o u r c e a c t i v i t yb a s e dc o s t i n g ，s - a b c ) ，将模型s - a b c 与传统产 品成本计算模型进行对比，分析其优缺点。 结合汽车产品结构和生产模式的特点，对汽车产品采用“基本结构+ 配置的 模式进行表示。建立汽车产品的框架表示模型，确定配置项的属性，并对配置项 属性的两类不同类型的数据建立不同的相似度计算模型，逐步获得局部相似度的 求解策略，并通过建立模糊致矩阵的方式确定各配置项的权重，最终在确定配 置项权重的基础上求得实例的全局相似度。 以实例的相似度为依据进行实例检索，并进一步探讨实例检索的结果，针对 各种结果提出相应的预报方法。 在上述研究的基础上，通过作业成本法建立成本数据库，并且以订单中的某 一车型为例进行成本预报，验证成本预报模型( c o s tf o r e c a s t i n gm o d e l ，c f m ) 的 正确性与可行性，并比较模型预报结果和实际成本的计算结果，对模型的进一步 改善提出相应的建议。 关键词：大规模定制；成本预报；实例推理；作业成本法 a s t u d yo fr a p i dc o s tf o r e c a s tf o rc o n f i g u r a b l e a u t o m o b i l ep r o d u c t s a b s t r a c t u n d e rt h eb a c k g r o u n do fm a s s c u s t o m i z a t i o n ( m c ) ，i ti s o n eo ft h em o s t l m p o 删m e a n st oi m p r o v et h ec o m p e t i t i o no ft h oc o m p a n yb yr e d u e i n gt h ec o s to f a u t o m o b l l ep r o d u c t sa sm u c ha s p o s s i b l ea n dq u o t i n go nt h ep r o d u c t sr a p i d l ya 1 1 d a c c u r a t e l y s o ，t h es t u d yo nc a l c u l a t i n ga n df o r e c a s t i n gt h ec o s tq u i c k l y a n da c c u r a t e l v i so fg r e a ts i g n i f i c a n c e i nt h ep a p e r , o nt h eb a s i so f l i t e r a t u r er e s e a r c ha th o m ea 1 1 d a b r o a d ，t h ea u t h o rd o e st h em a j o rs t u d i e si nt h ef o l l o w i n g a r e a s ： f 1 璐t l y , t h ea u t h o rd e t a i l st h ec u r r e n tc o s tc a l c u l a t i o np r o b l e m so fa u t o m o b i l e p r o d u c t s h a v i n ga n a l y z e dt h er e l a t e dl i t e r a t u r e ，t h em a i nc o s tc a l c u l a t i o nm e t h o d sa r e l i i u s t r a t e da n dt h ea d v a n t a g e sa n d d i s a d v a n t a g e so ft h em e t h o d sa r es u m m 耐z e d o nt h e b a 8 1 so ft h e s ea n a l y s e s ，t h ea u t h o ru s e st h ea c t i v i t yb a s e d c o s t i n g ( a b c ) m e t h o d st 0 c a l c u l a t et h ec o s to fa u t o m o b i l ep r o d u c t s s e c o n d l y w i t haf o c u so nt h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ea u t o m o b i l ep r o d u c t i o n ，t 1 1 e a c t l v i t yc e n t e r sa n da c t i v i t yd r i v e r sa r ed e t e r m i n e da c c o r d i n gt ot h ea c t u a lp r o c e s s i n t n ep a p e mc a l c u l a t i o nm o d e ls - a b ci s s e ta n dt h ea l g o r i t h mi s p r e s e n t e d c o m p a r e d w l t ht h eg e n e r i cm o d e l ，t h ea d v a n t a g e sa n d d i s a d v a n t a g e so ft h em o d e la r eg i v e n t h eb a s i c “t y p e & a l l o c a t i o nm o d e l ”i sa d o p t e do nt h e b a s i so ft h ed e t a j l e d a n a l y s l so 士t h ep r o d u c ts t r u c t u r ea n dt h ep r o d u c t i o nf e a t u r e s a n a u t o m o b i l em l m e r e p r e s e n tm o d e ll ss e tu pa n dt h ea t t r i b u t e so ft h ec o n f i g u r a t i o ni s d e t e 珊i n e d t h e a u t h o rg i v e sd i f f e r e n ts i m i l a r i t yc a l c u l a t i o nm o d e l t od i f f e r e n td a t ai t e mo ft h ea t t r i b u t e s a r e rt h a tt h e s o l u t i o no fl o c a l s i m i l a r i t ys t r a t e g yi s o b t a i n e d ，a n d 啪u g l lt i l e e s t a b l i s h m e n to f f u z z yc o n s i s t e n tm a t r i xa p p r o a c ht od e t e r m i n et h ec o n f i g u r a t i o no ft h e w e l 曲t a n du l t i m a t e l y , o i lt h eb a s i so ft h e r i g h to ft h ec o n f i g u r a t i o n ，t h eg l o b a l s i m i l a r i t yi sc a l c u l a t e d a v a r l e t yo fp o s s i b l es e a r c hr e s u l t sa r ed i s c u s s e di nt h e p a p e ra n dd i l j f b r e n t i l l 山东大学硕十学位论文 f o r e c a s t i n gw a y sa r eg i v e n f i n a l l y , o nt h eb a s i so fa b o v er e s e a r c h e s ，ac o s td a t a b a s ei ss e tu pu s i n gt h ea b c m e t h o d s a ne x a m p l ei sg i v e nt ov a l i d a t et h ef e a s i b i l i t yo ft h em o d e li nt h ep a p e ra n d t h ef o r e c a s tr e s u l ti sc o m p a r e dw i t ht h ea c t u a lc a l c u l a t i o nr e s u l t a tl a s t ，t of u r t h e r i m p r o v et h em o d e lt h ea u t h o rp r o p o s e ss o m ea d v i c e s k e y w o r d s ：m a s sc u s t o m i z a t i o n ；a c t i v i t y b a s e dc o s t i n g ；c o s tf o r e c a s t i n g ； c a s e b a s e dr e a s o n i n g i v 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究 所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其它个人或集 体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：名酎丑卜一 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向 国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人 授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可 以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：杏蝈车 导师签名：场 日 第1 章绪论 1 1 研究背景 第1 章绪论 9 0 年代以来，信息技术和知识经济得到快速发展，市场经济的转变和客户需 求的多样化和个性化，使得产品类型也变得复杂多变；短交货期、低成本、短生 命周期等生产特点，使企业竞争越来越激烈。 为了提高企业的市场竞争力，满足客户个性化产品的需求，大规模定制( m a s s c u s t o m i z a t i o n ，m c ) 迅速发展并得到广泛应用。大规模定制的基本思想是将定制产 品的生产问题，通过产品结构和制造过程的重组，将全部或部分产品转化为批量 生产【l 】，即以大批量生产模式生产个性化产品，这种方式既很好地满足了顾客的个 性化需求，又充分保证了企业的生产效益。 大规模定制使企业生产形式由原来的推动型转变为现在的拉动型，其主要特 点如下： ( 1 ) 信息化 网络技术和信息技术的迅速发展，使企业能够快速响应客户需求；p d m 系统 能够根据订单快速设计出符合需求的个性化产品；柔性制造系统保证迅速生产出 高质量的定制产品。 ( 2 ) 客户化 客户不再满足单一的产品，他们希望拥有个性化的产品，企业生产产品特点 集中体现为客户需求的多样化和个性化为中心。 ( 3 ) 短交货期 根据客户订单要求，产品的交货周期一般较短且要求准时供货。 ( 4 ) 低成本 在激烈的市场竞争下，企业必须能以最快的速度，最低的成本生产出客户满 意的产品。 大规模定制生产追求的是企业的快速响应能力和满足客户的个性化需求的能 力，提倡生产的高效化和柔性化，因而它能够适应市场变化的需要因而受到高度 山东人学硕七学侍论文 关注 2 1 。目前国内对大规模定制方面的研究已经得到广泛关注，主要集中在探讨大 规模定制的设计技术、生产组织形式和先进的管理技术3 - 5 1 。 企业若要在大规模定制的背景下获得较大的生存空间，获得订单是企业继续 生存的关键，而获得生产订单并确保能够盈利的必要条件之一就是对产品成本的 快速准确预报。 1 2 产品成本预报方法研究现状 目前对成本的估计依靠的核心技术有回归方程分析、神经网络、b p 神经网络、 作业成本法、基于功能参数、实例推理等。回归方程分析的基本思想是假定成本 与某些参数有关，建立回归方程，国外很多学者c o c h r a n ( 1 9 7 6 ) 、s i g u r d s e n ( 1 9 9 2 ) 、 d el a g a r z a 和r o u h a n a l ( 1 9 9 5 ) 在这方面做了研究【6 8 】。但是回归分析的准确度相对较 低，大多数文献将其确定为3 0 瞵j 。s h t u b 和z i m m e r m a n ( 1 9 9 3 ) 首次将神经网络应 用于装配系统的成本估算中1 9 旧】，这种方法将影响产品成本的因素作为神经网络的 输入，待估的成本值作为神经网络的输出，采取有监督的学习或无监督的学习方 法用历史成本数据训练神经网络，然后用训练好的神经网络来估计产品的成本。 f a g h r i 和a r d e s h i r 针对运输项目投标过程中的成本估算问题，提出一种基于b p 神 经网络的成本估计方法【l l 】。我国学者宋n t l 2 1 、张新杰1 1 3 1 、宋嘎【1 4 1 、肖福成【1 5 1 等针 对模具报价中出现的问题，在基于塑件特征的基础上，利用实例推理技术、开发 了冲压模具、注射模具的报价系统。山东大学博士生郑波【1 6 1 在动态联盟和协同工 作平台下开发了模具协同报价系统，胡单将模具报价系统与w e b 系统合成i l7 1 。 上述研究针对各自相关领域提出了较好的解决方案，但是到目前为止，针对 汽车的成本预报研究较少，并且预报的结果精度较低、预报速度较慢。 1 3 产品成本和产品预报相关概念概述 1 3 1 产品配置概述 2 ( 1 ) 产品结构和配置 产品结构是产品的基本特征。管理产品结构具有两个方面的目的【1 8 】：一方面， 第1 苹绪论 以产品结构为组织框架，可以很方便地对所有产品相关信息进行管理，有利于产 品信息的组织和查询；另一方面，基于产品结构管理提供的统一的产品结构描述， 根据产品生命周期不同阶段的需要，可以生成满足不同需求的物料清单。 产品结构可以用结构树来表示，产品结构树不仅能体现产品的结构模型，而 且也能反映产品中各零件的层次关系f 1 9 1 。在产品结构树中根节点代表产品( 或部 件) ，枝节点和叶节点分别表示部件( 或子部件) 和零件。产品材料明细表集中反映 了产品结构的汇总信息，它描述了产品结构中各零部件的层次关系，零件的数量、 材料、自制件还是外购件等信息1 2 0 1 。 在产品结构树中，每个零件、部件对象都有自己的属性，如零部件名称、图 号、版本号、数量、材料、类型( f l , , j 件、外购件、外协件) 等【2 1 1 。在p d m 中查诃 零部件时，可以按照单个或多个属性进行单独或联合查询，以获得零部件的详细 情况，如按照类型为“外购件 的属性进行查询，可以获得采购部门关心的信息。 通过建立零件和部件间的关联关系建立产品结构的层次关系。通常随着产品复杂 度的不同，这种层次关系少则两、三层，多则六、七层。在设计、生产过程中， 产品的部件经常会发生修改的情况，不仅有个别属性的修改，还有结构关系的修 改。在p d m 中，如果修改情况较简单时，可直接修改；复杂的情况则需要按照工 程更改规定的过程进行【2 2 1 。 产品配置是和产品结构紧密相关的概念。按照国际标准i s 0 1 0 0 0 7 ，配置是指 对被描述在技术文档中或者体现在产品实际使用过程中的产品功能特性和物理特 性进行表示，它是从产品特性的角度对产品配置进行定义。由于对产品的特性需 求最终是通过实际的产品结构来实现的，因此产品配置的结果是具体的产品结构。 另外，配置也被看成是一个选择一组构件并维护其关系以形成一个设计解决方案 的过程，这时配置的概念相当于配置设计。为了便于区分，可以将这三种定义分 别用配置需求、结构配置和配置过程来描述，它们是对配置这一概念从不同角度 的理解【1 引。 ( 2 ) 变量配置 当某个产品形成产品系列时，在不同型号的产品中存在着许多具有相同用途、 相同名称但不同规格型号的零部件。这些零部件的某些属性变量具有多个可选值， 以适应不同型号的产品。例如，汽车发动机的功率变量可以有5 0 ( w ) 、1 0 0 ( w ) 、 山东大学硕十学位论文 1 2 5 ( w ) 等多个可选值，这种结构配置称为变量配置【2 3 】。在按变量配置产品结构时， 必须考虑几个基本数据对象：变量、配置条件和配置规则。配置条件是变量的取 值范围；配置规则是配置条件、配置条件逻辑运算法则以及可供选择的零部件的 组合。利用这些配置规则和配置条件构成选择表。 1 3 2 作业成本法概述 ( 1 ) 作业成本法( a b c ) 的相关概念 作业成本法是以作业为中心，确认和计量耗用企业资源的所有作业，将资源 成本准确计入作业成本，然后选择成本动因，将作业成本分配给产品成本犯4 】；追 踪企业的作业活动，一方面合理的进行间接费用的分摊，从而提高成本计算精度； 另一方面尽可能消除“不增值作业”，改进“可增值作业”，促使企业生产中资源 浪费减少到最低限度：为提高决策、计划、控制的科学性和时效性，提供及时有 用的信息，促进企业管理水平不断提耐2 5 1 。作业成本法计算过程如图1 1 所示【2 6 】。 图1 - 1 作业成本法计算过程示意图 作业成本法的流程图如图1 2 所示。 4 第一阶段：作业成本库 第二阶段：分配后的成本 图1 2 作业成本法作业流程图 作业成本法涉及的概念主要有资源( r e s o u r c e s ) 、作业( a c t i v i t ) ，) 、成本要素( c o s t 第1 章绪论 e l e m e n t ) 、作业中一t 二, ( a c t i v i t yc e n t e r ) 、资源动 ( r e s o u r c e sd r i v e r ) 、作业动 ( a c t i v i t y d r i v e r ) 等等，其内在联系如图1 3 所示【2 7 】。 图1 3 内在联系图 资源按资源动因分配到作业或作业中心，作业依据作业动因分配到产品。分 配到作业的资源构成成本要素，多个成本要素构成作业成本池，多个作业构成作 业中心【2 8 1 。 1 ) 资源 资源是成本产生的源泉，企业资源可以包括直接人工、直接材料、生产维持 成本( 如采购人员的工资成本) 、间接制造费用、及生产过程以外的成本( 如广告 费用、促销费用等) 。 2 ) 作业 在作业成本法中，作业消耗资源，是连接资源耗费和产品成本的桥梁。它是 作业成本法中最基本的概念。按照詹姆斯a 布林逊( j a m e s a b r i m s o n ) 在作业 会计( a c t i v i t ya c c o u n t i n g ) 一书中的解释2 9 1 ，作业是指企业为生产一定量的产品 或提供一定量的劳务所消耗的某一类人力、技术、原材料、方法和环境等的集合 体。可以从以下角度理解会计中的“作业 的概念： 作业是以人为主体的； 作业消耗一定的资源； 区分不同作业的标志是作业目的。 5 l l j 东人学硕十学何论文 作业可以区分为增值作业和非增值作业。作业的类型和数量会随着企业的不 同而不同。对作业进行科学分类非常重要，因为它是确认作业的基础。从作业的 层次上可以把作业分为以下四类3 0 】： 单位水平作业( u n i t l e v e la c t i v i t i e s ) ，是每一单位产品和劳务都需要运用的 作业，例如，机器的动力。完成单位水平作业的成本与产量成正比，如果 产量增加一倍时，则直接人工成本也会增加一倍。 批水平作业( b a t c h l e v e la c t i v i t i e s ) ，是指完成每批产品而从事的作业。例 如对每批产品的机器准备、订单处理、原料处理、检验及生产规划等。对 于批水平作业来说，所需要的资源( 如资财、设备、人才、时间等) ，并不 取决于批量单位的数量( 如一批产品的数量、一次订货的订货数量) ，而是 取决于批数。 产品水平作业( p r o d u c t l e v e la c t i v i t i e s ) ，是为支援各种产品的生产而从事 的作业，这种作业的目的是服务于各项产品的生产与销售。例如对一种产 品编制物料清单( b i l l so f m a t e r i a l s ，b o m ) 、数控规划、处理工程变更、测 试线路等。这种作业的成本与单位数和批数无关，但与生产产品的品种成 比例变动。 设备维持水平作x j k ( f a c i l i t y l e v e la c t i v i t i e s ) ，是为维持工厂生产而从事的 作业，例如工厂管理、暖气及照明及厂房折旧等。这种作业的成本，要面 向所有生产产品分配。 根据作业的分类，作业成本可分为四类：产品单位成本、生产批次成本、产 品维持成本、设备维持成本。 3 ) 成本要素 分配到作业的每一种资源就成为该作业的成本要素。成本要素的主要作用是 明确资源的配置方法和利用途径，为减少资源浪费和降低作业成本提供参考因素。 4 ) 作业中心 将所有相关作业归集在一起便构成了作业中心。建立作业中心的主要目的是 为了归集每一类作业的成本、简化作业成本计算。把相关的一系列作业消耗的资 源费用归集到作业中心，构成该作业中心的作业成本库。 5 ) 成本动因 6 第1 章绪论 作业成本法的理论基础是成本动因理论，该理论要求成本应根据其来源、产 生原因进行分配，并在此基础上进行管理分析和决策。采用作业成本法进行成本 计算，提高成本分配的准确性和可追溯性。成本动因包括资源动因和作业动因。 资源动因 按照作业会计的规则：作业量的多少决定着资源的耗用量，资源耗用量的高 低与最终的产品量没有直接关系。资源消耗量与作业量之间的关系为资源动因 ( r e s o u r c ed r i v e r ) ，它反映了该作业对资源的耗费情况，是将资源成本分配到作业 中心的标准。成本动因和作业的关系如图1 4 所示。 图1 4 成本动因和作业 作业动因 作业动因是将作业中心的成本分配到成本对象中的依据。每个作业成本中心 都要通过作业动因分配到成本对象，作业动因反映了成本对象对作业消耗的逻辑 关系，也是资源消耗与产出产品的中介。通过实际分析，可以获得不增值作业， 通过改进，降低产品成本。 在某些特殊情况，资源动因也就是作业动因。例如：将直接成本( 材料费) 向产品成本归集时，资源动因等同于作业动因。 布林逊将成本动因划分为积极性成本动因( p o s i t i v ec o s td r i v e r ) 和消极性成本 动因( n e g a t i v ec o s td r i v e r ) 两类【3 1 1 ：积极性成本动因是指能够产生收入、产品或 利润的作业。例如销售订单、生产计划等；消极性成本动因是指产生不必要的工 作和使利润减少的作业，例如产品重复检验等。 6 ) 成本对象 成本对象是成本分配的终点，它可以是产品也可以是劳务或顾客。通过作业 动因将作业成本分配到成本对象。 ( 2 ) 作业成本法( a b c ) 的产生及研究现状 作业成本法的研究最早可追溯n - - 十世纪四十年代，当时提出的概念叫作业 7 山东人学硕十学位论文 会计( a c t i v i t y b a s e da c c o u n t i n g 或a c t i v i t ya c c o u n t i n g ) ，最早从理论和实践上探讨 作业会计的是美国学者埃里克科勒( e r i ck o h l e r ) 教授。1 9 4 1 年，科勒教授首次对 作业、作业账户设置等问题进行了讨论，并提出每项作业都设置一个账户1 3 2 】。1 9 7 1 年，g e o r g ej s t a u b u s 在( ( a c t i v i t yc o s t i n ga n di n p u to u t p u ta c c o u n t i n g ) ) 一书中对 作业、成本、作业成本计算等概念作了全面阐述【3 引。 此后，对作业成本法给予明确解释的是哈佛大学的青年学者罗宾库珀( r o b i n c o o p e r ) 和罗伯特卡普兰( r o b e r t s k a p l a n ) 1 3 4 。8 0 年代末9 0 年代初，库珀在( ( j o u r n a l o f c o s tm a n a g e m e n t ) ) 和( ( h a r v a r db u s i n e s sr e v i e w ) ) 杂志上发表了一系列讨论作业 成本法的研究成果，引发了英美多家期刊的强烈反应，作业成本法日趋完善【3 5 3 羽。 9 0 年代初至今，开始试实施作业成本法并进行了理论分析和总结。库珀和卡普兰 教授、成本管理杂志编辑劳伦斯梅塞尔( l a w r e n c em a i s e l ) 先生、毕马威会计 公司( k p m g ) 的艾琳莫里西( e i l e e nm o r r i s s e y ) 女士和罗纳德m 奥姆 ( r o n a e d - m o e h m ) 先生等，在i m a 和k p m g 的资助下，挑选了八大公司，进行试 点，于1 9 9 2 年写成了推行作业基础成本管理：从分析到行动( i m p l e m e n t i n g a c t i v i t y - b a s e dc o s tm a n a g e m e n t ：m o v i n gf r o ma n a l y s i st oa c t i o n ) 。这部颇具实地研 究特色的书旨在回答：“推行a b c 要经过那些步骤，会遇到什么问题? ”、“设 计a b c 系统最关键的决策是什么? 、“设计和推行a b c 时，有哪些潜在的或未 料到的危险? 、“a b c 的真正价值表现在哪? 、“组织中的非财务经理怎样 才能享有a b c 带来的利益? 、“ab c 对股东的价值是什么? 、“应该采取什 么行动? ”。 库珀和卡普兰教授在2 0 0 0 年成本管理系统设计【3 9 1 中指出，先进的成本管 理系统需要在作业成本系统和组织中的其他系统之间进行密集的信息交换，因此 成本管理系统必须以企业资源管理系统为基础。 国内对作业成本法的研究从1 9 9 5 年之后得到广泛关注，并在1 9 9 6 年形成一 个高潮。以余绪缨为代表的厦门大学把国内成本研究方向转向了作业成本法的研 究领域【3 2 3 4 1 。随着国内学者对作业成本法研究的深入，先后对成本形态、成本动 因及作业成本法的具体技术进行了详细研究p o ，4 0 , 4 1 1 。另外，还有学者将作业成本 法与相关概念进行辨析，以探讨成本动因和对a b c 产生的环境进行分析h 2 4 5 1 ， 并将作业成本法与传统成本法进行比较分析【4 6 4 7 1 。这些工作都加深了国内学者对 第1 章绪论 a b c 的理解，使a b c 的体系更完善、更具实践指导意义。在国内目前的技术条件 下，不同的企业可以根据自身的情况选择全面实施作业成本法或者在生产、工艺 设计、质量管理等局部性的管理中使用作业成本法的思想1 3 9 1 。 1 3 3 实例推理( c b r ) 概述 基于实例推理( c a s e b a s e dr e a s o n i n g ，c b r ) 是根据关键特征在实例库中进 行检索，找出与待求的问题最相近的候选实例，重用候选实例完成问题求解的方 法。如果此候选实例不能完全满足要求， 过的实例作为新的实例保存在实例库中， 的典型循环来描述【4 射，如图1 5 所示。 可对其修改以适应待求问题，并把修改 为后续使用作参考。c b r 可用4 个r e 图1 - 5c b r 循环过程的模型刚4 9 1 由图1 5 可知，四个主要过程为：实例检索( r e t r i e v e ) 、实例重用复用( r e u s e ) 、 实例修正( r e v i s e ) 和实例保存( r e t a i n ) ，因此基于实例的推理过程的一般步骤如下 【5 0 】： 提出问题：输入待解决的问题的要求、初始条件以及其它相关的信息； 9 【l j 东人学硕十学何论文 检索和提取实例：根据问题要求、初始条件，从实例库中提取一个或一组 与当前问题相似的实例； 评价修改实例：从相似实例中找出最相似的实例或多个实例的组合，形成 目标问题的可能解决方案，并通过目标方案的评价来判断是否满足设计要 求，通过实例的重新检索和设计修改来满足当前的设计要求； 存储实例：问题解决之后，当前的解可作为新的实例存入实例库，实现自 学习的能力。 基于实例的推理包括几项关键技术：实例的表示与组织和实例检索等【5 l 】。 ( 1 ) 实例表示与组织 实例表示是实例推理的基础，是对过去的经验和相关的知识片断的表述，它 将过去的经验作为内容【5 2 】。实例的内容一般有如下三个主要组成部分5 2 】： 问题的描述：实例发生时要解决的问题的状态描述； 解决方式：针对出现问题的求解方案； 反馈结果：执行解决方案后的结果信息，对解决方案的评估和总结。 实例表示涉及以下几个方面：选择哪些知识存放在实例中、如何选择合适的 结构描述实例内容、实例库如何组织等。实例恰当的表示与合理组织则能够反映 事物的本质特征，实例检索系统就能够迅速的从实例库中检索出所要的实例，从 而使系统效率提高。 实例的表示形式比较灵活，一般没有特别限制。现有系统中，大多数实例都 采用基于特征向量的表示方法进行描述，即：设f 1 f 2 ，矗为研究对象的特征 属性集合，v i 表示特征f ；的值域( i - 1 ，2 ，n ) ，v i = ( v l ，v 2 ，v n ) 为特征 集合的一个取值向量，称为特征向量。其中v i 属于v i ( i = l ，2 ，n ) ，则一个 实例就可以表示为一个特征向量【5 2 】。 ( 2 ) 实例表示方法 每一个产品可以看作一个实例，c b r 中实例的表示方法一般采用知识的表示 方法，主要有：一阶谓词表示法、框架法、语义网络法、脚本法、过程表示法、 p e t r i 网法、面向对象表示法等。各表示法的特点如下【5 3 】： 1 ) 一阶谓词表示法 一阶谓词逻辑是一种形式语言系统，它用逻辑方法研究推理的规律，即条件 1 0 第1 章绪论 与结论之间的蕴涵关系。它的优点是易于被人们接受；易于模块化并在计算机上 实现。缺点是无法表达不确定性的知识；推理效率低。 2 ) 框架表示法 框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示方法，主 要用于描述事物的内部结构及事物间的类属关系。它的优点是善于表达结构性的 知识，并可对细节补充修改；具有可继承性，能够建立复杂知识的框架网络。缺 点是不善于表达过程性知识。 3 ) 语义网络法 语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。节点表示各种 事物、概念、情况、属性、动作、状态等；弧表示各种语义联系。它的优点是可 自然直观的表示结构化的知识；强调事物间的语义联系，可有效的避免检索时所 遇到的组合爆炸问题。它的缺点是缺乏严格的表示体系，有时不能区分“类 与 “个体，表达的灵活性导致了处理上复杂性。 4 ) 脚本法 脚本法与框架表示法相似，也由一组槽组成，用来表示特定领域内一些时间 的发生序列。脚本法与框架法相比，比较呆板，能力也有限。 5 ) 过程表示法 这种方法是将知识及如何使用这些知识的控制性策略均表述为求解问题的过 程。它的优点是易于将过程程序化，系统的运行效率高。它的缺点是不易对知识 的表示进行修改并添加新的知识。 6 ) p e t r i 网法 p e t f i 网三种基本元素是位置、转换及标记。其特点是便于描述系统状态的变 化及系统特性的分析；可在不同层次上变化描述，而不必注意细节及相应的物理 表示。 7 ) 面向对象表示法 在面向对象的方法中，类、子类、具体对象( 即类的实例) 构成一个层次结构， 而且子类可以继承父类的数据与操作。这种层次结构及继承机制支持分类知识的 表示，而且其表示方法与框架表示方法有许多相似之处，知识可按类以一定层次 的形式进行组织，类之间通过链实现联系。它的特点是具有面向对象的优势，具 山尔大学硕十学位论文 有模块性、继承性、封装性和多态性。 有时根据具体的应用需求，可将两种或两种以上的方法相互结合，互相弥补 各自的不足，来达到最好的表达效果。 ( 3 ) 实例检索 实例检索是利用实例库的索引和组织结构，根据待解决问题的问题描述在实 例库中找到与该问题或情况最相似的实例。目前c b r 的实例检索主要有最近相邻 法、归纳索引、规则推理、混合推理等。这些方法可单独或组合使用，最近相邻 法和归纳推理策略是较为通用的检索方法【5 2 1 。 1 ) 最近相邻法 最近相邻法又称近邻法，是指利用基于特征的加权和来评价新案例与实例库 中案例的相似度。近邻检索法认为两个案例的特征集是相同的，且同一特征在不 同的案例中具有相同的权重。单独使用这一方法的最大问题是不可能覆盖全局特 征的权值集，在所有情况下难以准确检索到实例。 2 ) 归纳法 归纳索引法又称归纳法，这种方法不断地从实例的各组织成分中归纳出最能 将该实例与其它实例区分开来的成分，并根据这些成分对实例库建立多个索引， 将实例组织成一个类似于判别网络的层次结构。 归纳法有两个优点： 能自动地、客观地、严格地分析实例，确定能区别这些实例的最佳特征； 实例可以组织成分层结构供检索用，其检索时间成对数而不是线性增加。 归纳索引法的主要缺点是当使用的实例库包含数以千计的实例时，为了完成 归纳，系统需要相当数量的实例来生成判别特征，归纳分析时间长【5 4 1 。 3 ) 规则推理 规则推理( r u l eb a s e dr e a s o n i n g ，r b r ) r i ( r u l ei n d u c t i o n ) d 具体实例作为学习 对象，通过归纳推理，获得概念的一般描述。该方法可有效地用于数据分类与预 测，并能利用统计的方法有效地除去数据中的无效数据【5 5 】。 规则的表示一般必须与其应用的具体环境结合起来。在多数情况下，规则都 由条件和决策两个部分组成。 规则表示数学模型： 1 2 第1 章绪论 r u l e w h e n i f t h e n ； i f t h e n ；( n 1 ) e n dr u l e 知识库中每个规则均以i e t h e n 的形式组建。运行过程中环环相扣，形成 复杂的推理网络，知识在推理网络中得以传递，进行相应的分析和判断【5 1 1 。 4 ) 混合推理 从具体推理过程可以看出c b r 是从目标实例出发检索源实例库，因而具有确 定性；而r b r r i 是从已有的源实例归纳出规则而并不依赖于目标实例，具有一定 的预测性、一般性，这两者具有一定的互补性。 混合推理就是结合这两种推理方法的特长，充分利用其优势，采用c b r 和 r b r r i 进行预报，提高预报的效率和准确性。混合推理的优点是能充分发挥各种 推理方法的优势，克服各自存在的不足，能最大限度地找到问题的解。 ( 4 ) c b r 研究现状 1 9 7 7 年美国耶鲁大学的s c h a n k 和a b e l s o n 提出了概念依赖理论和脚本知识表 示法，这通常被认为是c b r 的起源【5 6 1 。之后，s c h a n k 和他的同事对概念依赖理论 作了改进，提出了记忆组织包理论( m e m o 巧o r g a n i z a t i o np a c k e t s ，m o p s ) ，并研究 它在问题求解和学习的作用【5 7 1 并于1 9 8 2 年在d y n a m i cm e m o 巧( 动态存储) 中提 出了c b r 认知模型及框架。与此同时，一些类比推理理论，以及一些哲学和心理 学研究中的概念形式理论及问题求解和经验学习理论，也对早期c b r 思想的发展 产生了影响。1 9 8 3 年k o l o d n e r 等人应用动态存储模型开发了第一个c b r 系统 c y r u s 5 8 ，5 9 1 ，实现了s c h a n k 著作中的许多思想，并于1 9 8 5 年在他们的文献中首 次使用c b r ( c a s e b a s e dr e a s o n i n g ) 这一术语。在c y r u s 的动态存储模型基础上， 耶鲁大学、佐治亚工学院和麻省大学的研究人员在法律、烹调和医药等领域中又 开发了多个c b r 系统，如m e d i a t o r ( s i m p s o n ，1 9 8 5 ) 、c h e f ( h a m m o n d ，1 9 8 6 ) 、 p e r s y a d e r ( s y e a r a ，1 9 8 7 ) 、c a s e y ( k o t o n ，1 9 8 9 ) 等。美国的德克萨斯州奥斯汀 大学( a u s t i nu n i v e r s i t yo ft e x a s ) 的b r u c ep o r t e r 和它的小组研究了启发式分类和机 山尔大学硕十学位论文 器学习，提出了基于典型实例的概念表示和处理分类问题的概念学习理论，开发 了p t o t o s 系统【6 0 , 6 1 1 。8 0 年代后期，美国d a r p a 项目资助丌发的c o g n i t i v es y s t e m 公司的r e m i n d 系统，被认为是c b r 从认知科学向人工智能转变的标志。进入9 0 年代，人工智能的理论进入了一个相对稳定的阶段。1 9 9 9 年，i w a t s o n 指出c b r 是一种方法而不是一种技术【6 2 1 ，改变了以往人们对c b r 是a i 技术的认识，对c b r 的理论发展研究有着重要的推动作用。 欧洲c b r 的研究起步比美国稍晚，主要集中在专家系统的开发和知识获取的 研究上【5 引。苏格兰d e r e ks l e e m a n 等研究了实例在知识中的获取，并开发了 r e f i n e r 系统( s h a r m a & s l e e m a n ，1 9 8 8 ) ；柏林t r i n i t y 学院的m i k ek e a n e 将认知 科学的研究应用到类比推理当中，这对后来c b r 的发展产生了影响( k e a n e ，1 9 8 8 ) ； 西班牙的拉蒙曼塔拉斯( r a m o nm a n t a r a s ) 等人于1 9 9 0 年开发出一个基于实例的 医疗诊断学习系统。德国k a i s e r s l a u t e m 大学的m i c h a e l r i c h t e r 和k l a u sa l t h o f f 将 c b r 应用到复杂系统的故障诊断中，并开发了p a t d e x 系统( r i c h t e r & w e i s s ，1 9 9 1 ) 以及后来的c b r 工具s 3 c a s e 。挪威特隆赫姆( t r o n d h e i m ) 大学的阿格纳阿模特 ( a g n a r aa m o d t ) 和同事开展t 知识获取与维护，以及c b r 与其它方法相结合的研 究，研制出c r e e k 系统。这些系统除遵循实例学习的一般框架外，都具有一些自 己的特色并在推理方面获得了成功。 近年来，c b r 的研究和应用开发在亚洲地区也受到了重视，其中有印度的 v e n t a t a m a r a n l ，日本的k i t a n 等从事这方面的研究。国内一些研究人员在实例推理 的研究上也倾注了大量心血。大连理工大学徐彝所在课题组根据企业需求开发了 实用性强的c a f d ( c o m p u t e ra i d e df i x t u r ed e s i g n ) 系统，并将实例推理技术在 c a f d 系统中进行应用6 3 1 。山东大学博士生王遵彤提出基于实例推理的高速切削 数据库h i s c u t 的系统结构，并在以m i c r o s o f l s q ls e r v e r2 0 0 0 为数据库管理系统 的平台上建立了h i s c u t l 6 4 1 。浙江大学沈舟应用实例推理技术开发了一个注射模 计算机辅助报价系统【6 5 1 。 随着c b r 在实践中不断地发展，目前c b r 的研究出现了两个明显趋判删： 一方面不断向微观深入，从对c b r 循环的每一个具体环节( 实例检索、实例修正、