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案例推理（ＣＢＲ）系统可用于支持半结柢化的决策问题，它的有效性取决于其案例检索能力，而案例检索性能的关键是案例匹配。目前的符号型匹配如最近相邻匹配假设描述符是相互独立的，其重要性是预先定义的，这和半结构化问题中描述符之间会有复杂关系且权重无法明确定义的特点不符。本文就从介绍ＣＢＲ技术，案例检索出发，将ＮＮ匹配函数和一种分布式表达的关系型ＣＢＲ结构进行比较，希望有助于提高案例检索的性能。