计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
11期
8-12,33
,共6页
Rete算法%产生式推理系统%规则引擎
Rete算法%產生式推理繫統%規則引擎
Rete산법%산생식추리계통%규칙인경
产生式规则推理系统因其可理解性、易增删、易修改等特点而被广泛用于各种智能领域,但其规则匹配效率极其低下,不适合大规模推理.Rete算法通过规则条件共享和保存临时匹配结果大大加速了产生式推理,使其成为效率最高的产生式推理算法之一.但随着数据规模的日益增大、业务信息的频繁变更以及不完整数据和模糊逻辑的广泛出现,Rete算法也面临前所未有的挑战.基于这些背景,对Rete算法的原理、研究现状与面临的问题进行综述,指出了Rete算法的常用改进方法.介绍常见的改进方法,并对其进行分析和比较,最后总结了该算法面临的挑战,指出了未来的研究方向.
產生式規則推理繫統因其可理解性、易增刪、易脩改等特點而被廣汎用于各種智能領域,但其規則匹配效率極其低下,不適閤大規模推理.Rete算法通過規則條件共享和保存臨時匹配結果大大加速瞭產生式推理,使其成為效率最高的產生式推理算法之一.但隨著數據規模的日益增大、業務信息的頻繁變更以及不完整數據和模糊邏輯的廣汎齣現,Rete算法也麵臨前所未有的挑戰.基于這些揹景,對Rete算法的原理、研究現狀與麵臨的問題進行綜述,指齣瞭Rete算法的常用改進方法.介紹常見的改進方法,併對其進行分析和比較,最後總結瞭該算法麵臨的挑戰,指齣瞭未來的研究方嚮.
산생식규칙추리계통인기가리해성、역증산、역수개등특점이피엄범용우각충지능영역,단기규칙필배효솔겁기저하,불괄합대규모추리.Rete산법통과규칙조건공향화보존림시필배결과대대가속료산생식추리,사기성위효솔최고적산생식추리산법지일.단수착수거규모적일익증대、업무신식적빈번변경이급불완정수거화모호라집적엄범출현,Rete산법야면림전소미유적도전.기우저사배경,대Rete산법적원리、연구현상여면림적문제진행종술,지출료Rete산법적상용개진방법.개소상견적개진방법,병대기진행분석화비교,최후총결료해산법면림적도전,지출료미래적연구방향.
