本文先分析了传统CBR系统存在的某些缺陷，提出了新的CBR系统实现方案和新的CBR算法。那就是把实例库分成使用者实例库和应用实例库，这样，每次检索范例时，根据使用者的不同而检索相应的范例库，从而提高检索速度。 CBR系统中最基本的问题和很难的问题是关于两个实例的相似性的定义，即相似性的度量。传统的CBR系统的相似算法主要采用最近相邻检索法、归纳索引法和知识导引法这3种实例检索策略。这三种实例检索策略比较适合定性属性的实例检索。本文引入语义距离来刻画相似实例中两个对应属性之间的相似程度，采用相似优先比来描述新问题与各个旧实例之间的相似度的顺序。该相似算法采用数学模型来计算，可得到精确的相似度排列顺序。可适用于定量属性、定性属性和混合属性的实例的相似度计算。 最后，为达到软件复用的目的，本人借助了本实验已开发项目的相关成果，以构件形式实现了一个真实的应用系统。