發(fā)布時間：2018-08-02 14:33

【摘要】：超擴展規(guī)則是對擴展規(guī)則的擴充,基于超擴展規(guī)則能夠求得任意兩個非互補且不相互蘊含的子句所能擴展出極大項集的交集與差集,并將所得結(jié)果以EPCCL理論的形式保存.該文首次提出了擴展反駁方法,是一種新型推理方法,并在該推理方法與知識編譯之間建立了聯(lián)系.基于超擴展規(guī)則的性質(zhì),該文還提出了兩種知識編譯算法:求并知識編譯算法UKCHER和求差知識編譯算法DKCHER,是兩種新的知識編譯算法.算法UKCHER是目前為止唯一一個可并行的EPCCL理論編譯算法,算法DKCHER對于相變點附近的難解問題具有較高的編譯效率和編譯質(zhì)量.實驗結(jié)果表明:UKCHER算法的編譯效率和編譯質(zhì)量均優(yōu)于Lin等人提出的KCER算法;當子句數(shù)和變量數(shù)的比值較大時,DKCHER算法的編譯效率和編譯質(zhì)量是最優(yōu)的,相比于現(xiàn)有EPCCL理論編譯算法,該算法具有較強的競爭力.
[Abstract]:The hyperextended rule is an extension of the extended rule. Based on the hyperextended rule, the intersection and difference set of the maximal itemset can be obtained by any two non-complementary and non-mutual implicative clauses, and the results obtained are preserved in the form of EPCCL theory. In this paper, an extended rebuttal method is proposed for the first time, which is a new reasoning method, and the relationship between the reasoning method and knowledge compilation is established. Based on the properties of superextended rules, this paper also proposes two new knowledge compilation algorithms: the parallel knowledge compilation algorithm (UKCHER) and the differential knowledge compilation algorithm (DKCHER), which are two new knowledge compilation algorithms. The algorithm UKCHER is the only parallel theoretical compilation algorithm for EPCCL up to now. The algorithm DKCHER has high compiling efficiency and high quality for the difficult problem near the phase transition point. The experimental results show that the compiling efficiency and quality of the Lin algorithm are better than that of the KCER algorithm proposed by Lin et al. When the ratio of the number of clauses to the number of variables is large, the compiling efficiency and quality of the DKCHER algorithm are the best, compared with the existing EPCCL theoretical compilation algorithm. The algorithm is competitive.
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術(shù)學院;吉林大學數(shù)學學院;符號計算與知識工程教育部重點實驗室(吉林大學);
【基金】：國家自然科學基金(61300049) 教育部高等學校博士學科點專項科研基金(20120061120059) 吉林省重點科技攻關(guān)項目(20130206052GX) 吉林省青年科研基金項目(20140520069JH,20150520058JH,20150520060JH) 吉林省自然科學基金項目(20150101054JC)資助
【分類號】：TP314

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本文編號：2159748