液压系统按结构和属性2个部分存储，结构可能是液压元件，也可能是子模块部件，而子模块部件可能是由更小的子模块部件或者完全由液压元件组成，因此整个结构可以看成由系统、子模块和元件3个层次组成，每个层次都有结构和属性2个部分。属性分为2部分，即标准属性和个别属性。液压元件有国家标准，这些确定的标准为标准属性。个别属性又包括2个部分，一部分是液压元件的非标准属性；另一部分是静态性能指标和动态性能指标等性能仿真的结果数据，是一个属性的集合。不同类别的案例属性集合可能不同。有相同属性集合的案例不一定有相同的结构，有相同结构的案例一定有相同的属性内容。结构、标准属性、静态性能指标、动态性能指标等都用关系表表示，用键连接，构造成整个液压系统。因此，案例检索可以按系统结构进行检索，也可以按属性进行检索。

　　结构上的相似性有完整的系统层次意义上的相似和低一阶的子模块级意义上的局部相似2个层次。因此案例检索分为完整案例检索和子模块检索，子模块检索方式与完整系统检索方式相同。在下面的分析中都以系统检索为例进行说明。

　　相比于结构，以属性方式存储的性能指标比较简单。同样，结构检索复杂，而属性检索方便快捷。

　　不同的系统，其属性内容不同，属性值不同，因此可按属性进行粗检索。粗检索只能在有相同属性集合的案例中进行，而有相同系统结构的案例一定有相同的属性集合。因此属性检索是对案例的第1次分类，相对复杂的结构检索只在每个小类案例中进行。

　　产品信息模型反映了系统的设计思路，决定了案例的存储方式和案例检索方式。适当的产品信息模型应能将来自不同阶段的产品信息包容在一个统一的信息模型之中，并能方便设计、仿真、数据序列化和案例检索。本系统采用结构树来表达产品的各项数据，与液压系统**映射，无二义，无歧义，其结构如。树的节点是功能模块，叶子是具体元件，系统、子模块和元件等都是树上的节点，是相应类的对象，而存储为关系数据库。这种产品信息模型在文献<1-2>中有详细叙述。

　　液压系统结构树案例检索结果为树状结构，称之为匹配树，顶层的节点是*精确的匹配，越下层是近似程度越小的匹配。近似小到何种程度就不再将其作为匹配树的节点，不再添加到匹配树，取决于用户对匹配树的限定。这种不合常理的倒序树方便对匹配树进行削减操作。匹配树一旦构造，后面的检索就只能在匹配树里进行，在设计过程中匹配树会逐渐减小。如果没有匹配的案例，匹配树就会被删除，设计就没有在CBR的支持下进行。这种设计的*终满意方案会作为新实例存入实例库中。如果匹配树不空，每添加1个元件，系统会用已经设计完成的部分检索匹配树，以期用案例猜测设计意图，自动完成后续设计。案例检索是依赖于案例属性的，因此这种方式的有效性取决于对属性的准确描述，而检索速度取决于案例库的大小。初始案例库中的案例数量是有限的，在系统投入运行后，通过不断地学习、加入新案例进行知识积累，*终以求获得更好的案例检索结果<3>.基于案例推理的设计系统工作流程。

　　评估与学习案例评估与学习模块有2个功能，评估模块用于评价近似程度；学习模块用于决定新案例是否可以被用户使用或是作为一个新的案例加入案例库中。评估模块用于匹配树的生成；学习模块不同于系统中其他模块，需要交互操作，要求用户输入来确认系统提交给用户的解决方案是否有效。如果有效，则将这次求解经验输入自学习模块进行学习；如果无效，则返馈给用户一个无效信息，并给出一个合理的意见。

　　结语基于案例的推理主要基于类比推理，通过适应性修改可以形成与旧案例处理不同的创新解答，适用于具有丰富的历史数据可供参考的液压系统设计领域。案例的获取要比规则获取容易得多，而且新解决的问题可以作为知识被加入到案例库中，从而实现CBR的动态主动学习过程。