技术详细介绍
本发明公开一种基于描述逻辑和案例推理的智能学习方法，先对案例的属性采用基于描述逻辑的相似度计算方法对文字属性和数值属性的分别计算，给出相似度匹配初步结果。
后利用蚁群算法中的信息素权重自适应更新及分配策略和案例推荐建立联系。
通过使用对学习主体的学习等级和问题等级划分，对处于不同学习阶段的学习主体能够给出其所在等级的案例推荐。
最后分别对以上方法的计算结果分别赋予不同的权值，综合计算出案例之间的相似度。
通过综合相似度从案例库中给出对于当前问题案例的最优解决方案的列表，供学习主体选择。
这样就可使学习者快速地从其所遇到的错误中进行学习。