近性的灰色关联度进行实例检索，克服了已有研究主观性强的不足。
　　
　　1 基于实例推理的工程造价估算知识重用模型
　　实例推理是通过使用或调整已有实例的解来解决新问题以实现知识重用，

 

其包括相似实例检索、实例的重用、检索实例的修改、新实例保留四个循环过程 。
　　
　　1．1 面向知识重用的实例表示
　　实例是知识的载体，在实例推理中，知识表示问题就转换为实例描述的
问题，其直接影响到 CBR 系统应用的效率和质量。实例推理知识表示是以实
例为对象，一般包含问题描述和解决方案两部分，有时还包括解决方案的综
合评价，其关键在于实例属性主要特征的提取。不同类型的工程项目特征相差
很大，目前还没有统一的工程特征分类。一些学者基于一定数量的住宅项目造

 ”

价资料 ，分别研究了平面形状、楼层数、平均层高、建设规模、基础类型、屋顶
类型、建筑等级、建筑设计寿命等属性，但是依然没有得到统一认识。本文以目
前我国典型性的、量大面广的小高层框架剪力墙住宅为例，重点研究可行性阶
段其造价估算知识重用问题。学者陈小龙采用结构解释模型，将影响工程造价
的关键因素结构化，其特征提取有严格的逻辑，参考其研究，将建筑规模(建
筑面积)、建筑总高度、平面形状系数(建筑周长／建筑占地面积)、层数、层高(取
标准层层高)和户型系数(k

 

：套内面 套型建筑面积)作为小高层住宅实例造价

的特征参数。
　　
　　1．2 面向知识重用的实例检索
　　相似实例的检索是 CBR 系统的中心环节，检索质量及效率关键在于属性
权重的确定和实例相似度的计算。灰色关联度可以分析各因变量与变量的关联
紧密程度，这正好反映了变量对于因变量的权重。本文首先以灰色关联分析方
法确定各属性的权重，然后提出组合灰色关联度和欧氏距离的相似算法，以
检索相似实例。
　　
　　1)属性权重已见文献多由专家打分、AHP 等主观方法确定属性权重，由于
不同项目对造价属性特征及其影响并不太清楚，还是一个灰色问题，采用主
观方法很难做到确定一套合理的工程造价属性权重。主成分分析、熵值赋权法
等客观赋权法从数据本身挖掘权重规律，但其对样本数量和数据要求较高且
计算复杂。灰色关联分析能弥补上述方法的缺陷，其根据数据序列曲线几何形

” 

状的相似程度来判断其联系是否紧密 。
　　
　　依据这一工具，将造价序列和属性指标序列作灰色关联分析，计算其灰
色关联度。灰色关联度反映了各属性指标与造价同步变化的趋势，曲线趋势越
接近，关联度越大。各关联度的大小反映了属性指标对造价的影响程度。这一
属性权重确定方法本质上是从实例库的实例属性指标信息中进行权重自学习，
因而具有很好的适应性。
　　
　　2)

 

综合相似性 贴近性的灰色关联度实例相似计算对历史相似实例检索是

CBR 系统的中心环节，实例检索的关键是基于属性特征的相似度计算。根据相

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