2. 4 智能管理模塊

　　智能管理模塊是系統的核心模塊，在沒有很強的理論模型、領域知識不完全而經驗豐富的智能管理模塊中融入基于案例推理的方法，可以有效地解決知識瓶頸等一系列復雜問題。針對該模塊知識瓶頸問題，采用基于案例推理的方法，可以簡化知識獲取的過程，其求解效率高、質量高，具有持續的學習能力，能有效提高系統的智能化程度。推理機制采用案例檢索推理方法，可有效提高推理效率。

　　智能管理模塊主要包括知識庫、推理機、解釋機制和案例推理。其中案例構成的知識庫(案例庫)包括事實和規則，可以從網優專家那里收集案例直接裝入，也可以在對成功處理問題的案例進行學習。下面主要闡述基于案例推理的專家系統模塊，其主要基于類比推理，得出結果，用戶易于接受。根據創建網絡配置參數智能管理系統的思想，基于案例推理部分的智能模塊結構設計如圖3所示。

圖3 基于案例推理部分的智能模塊結構設計

　　通過對參數對比結果分析，其案例表示成三元組：參數對比結果，問題分析，問題解決。

　　為了提高檢索效率，先根據參數對比結果中有變化的參數字段名為檢索條件進行歸納檢索，形成新案例*為初步檢索的結果，在初步檢索的基礎上計算帶求解本案例與新源案例的相似度。目標案例與源案例的總體相似度表示如式(1)所示：

　　式中，T表示目標案例，S表示源案例；n為源案例中的字段數；Wi表示第i個字段相似度的權重，取值1／n或者由專家權衡；F(Ti，Si)表示源案例與目標案例第i個字段的相似度；Si為源案例的第i個字段，Ti表示與源案例第i個字段名相同的目標案例的字段。

　　假設Si的取值范圍為[a，b]，Ti與Si的相似度按式(2)計算。

　　總體相識度用于衡量源案例與目標案例相似程度，總體相似度越大，說明源案例與目標案例越相似。在初步檢索的基礎上進行總體相識度計算，能夠大大縮小待比較的源案例的數量，從而大大減少了匹配的時間。

　　2．4．1 案例的學習和保存

　　當系統用于解決新問題時，如果案例庫中的源案例和目標案例之間相似度為1或者相似度大于設定的閾值，可以直接借鑒以前的經驗，可以選擇維持原案例庫不變或用新案例進行刷新。

　　如果在案例庫中的案例和要解決的問題相差很大，那么就需要由專家解決問題。然后把此案例作為一個新的案例存儲起來。這樣，系統就逐漸積累了解決相關問題的經驗，使智能模塊的推理能力不斷提高。

　　3 結束語

　　本文根據無線網絡優化中配置參數的特點，把基于案例推理應用于配置參數管理系統，大大簡化了知識獲?。粚^去的求解結果進行復用，提高了對新問題的求解效率。將案例推理引入配置參數管理系統能夠大大促進網優平臺的應用和發展，為網優人員提供有力的工具，有利于網優平臺的集成化和智能化。