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相关对象组合匹配模型及解耦递阶智能搜索
  • ISSN号:1000-2995
  • 期刊名称:《科研管理》
  • 时间:0
  • 分类:TP182[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械工程学院,重庆400044, [2]重庆大学电气工程学院,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671012);重庆市自然科学基金重点资助项目(CSTS,2006BA2033).
中文摘要:

为了兼顾全息句法规则的准确性和覆盖面,用递阶结构表达知识,用常量和变量相结合标注特征,归纳出一类相关对象组合匹配模型。针对模型在规则匹配搜索中的“组合爆炸”问题,提出一种基于相关对象解耦的递阶智能搜索方法。根据此方法,先用闭环消除法消去对象中不满足相关约束条件的数据,然后采用简单的顺序搜索获得问题解。这种方法从根本上避免了回溯,显著地减少了计算机在时间和空间上的开销。

英文摘要:

In order to talce into account both veracity and covering square of the holographic syntax rule, using a hierarchical model for knowledge expression and a combination of constants and variables for signing its characteristics, a kind of combinatorial matching model of correlated objects is induced. In allusion to the "combination blown -out" problem involving the model in rule matching search, a hierarchical intelligence search method based on decoupling the correlated objects is put forward. According to this method, at first, the data which do not satisfy the correlation constraints will be removed by the "closed - loop elimination method" and then only a simple sequential search needed for obtaining the problem solution. This method may avoid from any backtracking, and the time and space consumed by search are greatly reduced.

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期刊信息
  • 《科研管理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院科技政策与管理科学研究所 中国科学学与科技政策研究会
  • 主编:穆荣平
  • 地址:北京海淀区中关村东路55号8712信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:kygl@casipm.ac.cn
  • 电话:010-62555521
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2995
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1567/G3
  • 邮发代号:2-505
  • 获奖情况:
  • 国家自然科学基金委员会管理科学部认定为中国管理...,2000年中国社会科学引文索引来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:31017