基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yuzhangbin

【摘要】

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DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of cl

【作者】

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牛当当吕帅王金艳刘斌

【机构】

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西北农林科技大学信息工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院,陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室（西北农林科技大学）,农业农村部农业物联网重点实验室（西北农林科技大学）,符号计算与知识工程教育部重点

【出处】

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电子学报

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

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知识编译扩展规则超扩展规则 EPCCL理论启发式策略 knowledge compilationextension rulehyper extension

【基金项目】

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国家自然科学基金(No.61602388,No.61763003),吉林省科技发展计划资助项目(No.20180101053JC),陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2017JM6059),中央高校基本科研业务费专项资金(No.2452019064),中国博士后科学基金(No.2017M613216),陕西省博士后基金(No.2016BSHEDZZ121),陕西省重点研发计划项目(No.201

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DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最大的子句.针对互补展开过程,设计了动态启发式策略CAL(optimal sequence sorted by complementary amount of literals),将互补展开中的文字按照与输入公式互补

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