在实际应用中，基于案例推理的汽车故障检测诊断，主要包括人机交互、检测维修方式确定及新方案生成等几个方面。

首先在人机交互环节，主要针对汽车故障输入相应的搜索内容，通过原本案例匹配，可从系统资料库中挑选出匹配度最高的实际案例。

若没有出现与实际案例相符的资料，维修人员可利用关键字检索，或者案例内容重新编制的措施，进行相应案例的检索；然后根据系统资料库中的案例数据，进行基础维修方案的设置。

在这一基础上，进一步对比分析原本案例与实际故障，并根据对比结果进行初始维修方案的不断优化，保证维修方案与故障有效对应；

最后在完整维修方案生成后，可利用计算机中的匹配算法，对维修方案进行规则检索。

同时依据思想库的具体规则，确定具体车辆维修措施，结合与维修人员的分析讨论，进行维修方案的优化。

在这一环节，由于案例推理系统中具有相应的学习机制，而在整体学习机制运行过程中，整体维修数据库也在不断更新完善。

第二个问题，案例推理法在汽车故障检测诊断中的应用优势及关键技术。

案例推理主要是在以往维修经验的基础上，结合现阶段维修工艺及理论，以记忆作为主要推理工具，对相应故障进行针对性推理描述。

基于案例推理的汽车故障检测诊断，可以避免以往单一的人工智能模型冗长的处理流程，同时结合人工智能系统接口的兼容性优化，可有效保证实际案例与原本案例的协调统一性，从而为故障诊断维修效率的提升提供有效保障。

在具体的故障诊断环节，案例推理法主要包括案例描述、案例检索2个应用模块。

其中案例描述主要针对车辆现阶段出现的主要故障位置，利用案例推理对其进行着重描述，从而保证故障检测诊断的效率；

而案例检索则是在具体的案例推理界面，针对以往检测结果与实际数据的差异性，或者案例推理界面无相似故障的情况。

在具体案例检索模块，需进行实际技术化制约，通过合理案例推理技术实施方案的合理制定，进一步提高案例检索内容。

第三个问题，案例推理法在汽车故障诊断中的应用要点。

请问哪位同学来解答一下？”

这时，一个来自沪上的国家集训队队队员回答道：

“基于案例推理的汽车故障检测诊断，在实际诊断中主要包括案例表示、案例学习及案例调整等几个要点。

其中案例调整及案例学习可以作为统一的描述环节。

一方面在案例表示方面，可利用统一完善的数据方案对故障检测诊断进行适当分析。

若案例推理法应用过程中可寻找到相应的汽车故障案例，则可以直接利用终端系统中的案例表示处理方法，对故障进行处理分析。

针对这种情况，检测人员需要明确案例序号或其他明确案例标识、案例属性（或案例表现特征）、案例故障集合（案例推理基础支撑，需设定基础权值）、案例故障特征（或故障诊断结果）、案例过程描述（解决方案实施）等几个因素。

在确定相关数据之后，汽车维修人员可对相应的案例进行具体描述分析。

另一方面，案例调整与案例学习主要针对相应案例与汽车故障发生因素的适应程度，结合对应故障维修诊断措施，在保证故障诊断结果准确性的同时，也可以通过故障数据积累，保证案例推理的效率。

回答完毕！”

李老师最后总结道：

“综上所述，在实际汽车故障检测诊断环节，维修人员可利用人机交互的案例推理方法，对维修方案进行合理选择，避免维修方案不符对维修效率的影响。保证汽车故障检测维修过程顺利进行。”