IMPR:一种优于RETE算法的多模式/多对象匹配算法

RETE算法是应用于产生式系统的 ,迄今为止被认为是性能最好的匹配算法 .但该算法本身也包含某些影响执行效率的因素 .本文在分析该算法优缺点的基础上 ,针对该算法删除操作与栈操作开销过大的情况 ,提出了一种新的匹配算法—— IMPR算法 ,并通过理论分析和实验检验表明 ,在各种情况下 ,IMPR均优于

基于工业环境的改进Rete算法

针对在拥有大量数值比较的工业应用中实现Rete算法的匹配模式,系统需要占用更多资源的问题,详细的分析了Rete算法的过程特性和执行机制,通过建立算符机制、实行标识量共享、加入预匹配的方法对其在工业应用中的不足进行了改进,从而极大地提高了规则存贮和快速匹配的效率。实验结果表明,改进后的Rete算法有效地解决了传统算法在工业应用中实时性差、资源占用率高的难题,极大地提高了系统的整体性能。

支持演化规则引擎的Rete算法研究

在演化规则模式匹配过程中,存在内存空间有限与用户请求响应要求快速等问题,传统的Rete算法并不能完全适合此类实际应用。针对此类问题,在经典Rete算法的基础上,通过从算法空间复杂度的角度对Rete网络结构匹配效率进行分析,并结合系统动态演化过程中强动态和高实时性的特点,引入节点复用技术构造Re-te网络,且以规则权重、入网时间为依据,增设了Rete网络节点存储空间可调整机制,完成了Rete算法在内存消耗与调节、匹配耗时方面的优化。对比测试表明,优化后的算法提高了网络匹配性能,实现了系统的平稳安全运行,解决了演化系统模式匹配过程中存在的问题。

RETE算法的改进与实现

本文详细描述了模式匹配算法—RETE算法,深入分析了RETE算法的性能,并对其进行了改进。改进后,事实的删除过程利用了事实添加过程中的信息,使得删除过程中不需要联结测试操作与查找操作,大大提高了删除事实时的性能。

基于Rete算法的几何自动推理系统

智能几何教学软件都使用基于前推法的几何推理系统作为推理引擎。推理引擎的主要工作是做推理规则和几何信息的匹配计算。推理过程中产生的大量冗余匹配严重地影响了推理效率。为了提高推理引擎的推理效率,作者首次将Rete模式匹配算法整合到推理引擎中,构造了一种高效的几何自动推理引擎,称为几何自动推理网。几何自动推理网通过消除推理过程中的冗余匹配达到了提高系统推理效率的目的。使用L isp语言编写了几何自动推理网程序iGeo,并做了50多个非平凡几何定理的推理实验,实验结果表明iGeo具有更高的推理效率。

Rete匹配算法在知识库机中的实现方案

Rete算法是目前公认的用于产生式系统的高速匹配算法。本文根据Rete算法的主要特点,提出在知识库机中实现 Rete算法的方案,并讨论了该方案中的流水匹配等技术问题,目的在于提高匹配效率,从而加快产生式系统的执行速度。

Rete算法的应用研究

对专家系统和基于规则的专家系统进行了研究,尤其对基于规则的专家系统中的模式匹配算法进行了深入分析和理解。在此理论基础上,将一种高效的模式匹配算法——Rete算法引入到实际的故障的诊断系统中,以保证故障诊断的高效性和准确性。为此在实际系统中,借助规则引擎将故障信息规则化,并将故障诊断流程以层次分明的XML文档进行表示,来模拟领域专家进行故障诊断和故障排除的功能。实践表明,该故障诊断系统可以提高定位故障的速度和准确度。

基于代价模型的RETE优化算法

RETE匹配算法是基于规则推理系统中的经典高效算法,但是在飞行器评估这种规则和事实数量较多的系统,推理效率并不高,因为在模式匹配中,join操作的开销与事实的平方成正比。事实和规则数量较多时,产生的中间匹配信息大大增加,增加了时间复杂度和空间复杂度,严重降低了推理效率。针对飞行器评估系统的特点,本文分析了优化RETE拓扑结构是提高推理效率的关键,然后提出了基于代价模型的RETE优化算法,该算法可以自动寻找最优的RETE拓扑结构,减少了join中间结点的数据,大大降低RETE算法的时间复杂度和空间复杂度。经实验测试,基于代价模型的RETE算法在飞行器评估系统中的运行效率较高,满足飞行器评估的需求。

基于Rete模式匹配算法的入侵检测系统

设计并实现了一个基于专家系统的网络入侵特征检测系统.针对当前入侵检测推理机制中存在的时间冗余性问题,在入侵检测推理过程中采用了Rete模式匹配算法,对推理机制进行了优化.实验结果表明,该系统在检出率和检测效率上要明显高于未采用Rete模式匹配算法的系统,采用Rete模式匹配算法能有效地克服时间冗余性问题,并改善了系统的性能.

基于RETE网的句法分析算法研究

结构消歧是句法分析的一项重要任务。研究表明,增加复杂特征有利于提高句法分析系统的消歧能力。但相对于不包含复杂特征的句法分析系统,包含复杂特征规则的系统,通常规则数量较大,规则的匹配和存贮成为句法分析算法面临的一个问题。提出一种基于RETE网的高效可并行的句法分析算法。该算法将复杂特征规则转换为RETE匹配网,从而实现规则的高效存贮和快速匹配。实验表明,该算法可以有效组织大量多特征规则,并进行高速句法分析。

OCLIPS中RETE算法的改进实现

ＲＥＴＥ算法是一种效率很高的模式匹配算法。但若实现得不当，也会出现效率低下的状况，其中模式的次序是影响效率的重要因素，鉴于此，在专家系统工具ＯＣＬＩＰＳ中，提出了几项原则用以调整模式间的次序，提高推理效率。文中最后，给出了有关的数据结构及实现算法。

正向推理机系统研究

该文对正向推理机系统的运行机制、语言集、系统结构、工作原理等诸多方面做了详细阐述,并给出了改进的里德算法,加快了模式网的修改和部分匹配过程,提高了推理的效率。

COMP:一种有效的多模式/多对象匹配算法

为研究产生式系统的匹配效率问题 ,分析了RETE算法与TREAT算法的优缺点 .提出了一种新的匹配算法———COMP算法 .通过理论分析 ,在最坏情况下 ,该算法的时间复杂性为O(WC) ,优于RETE算法 .实验结果表明 ,COMP算法在一般情况下优于TREAT算法 。

快速匹配算法在测试指令专家系统中应用

文中提出用于产生式专家系统中的快速匹配算法,该算法以Rete算法为基础,简化匹配网络,使得算法的实现更方便,并且提高模式匹配的效率。

基于自主运行体系结构的通用推理引擎设计

为实现基于规则的决策推理,根据自主运行技术的特点对一种基于航天器自主运行体系结构的通用推理引擎设计进行了研究。该体系结构以策略与机制分离为目标,对系统策略、资源和数据进行统筹管理,自主运行系统包括决策系统、系统策略、系统输入和系统输出四部分。在自主运行体系结构的基础上,对传统Rete算法进行改进,优化传统Rete网络结构,取消了Not节点,改变了原Rete算法中的是非逻辑判断,合并了Entry节点、Token节点和适配节点功能。给出了通用推理引擎的推理网络结构,设计了推理算法以实现事实序列的快速推理。某航天器数管分系统的程控功能样例显示:根据飞行过程中产生的事实序列,用设计的推理引擎推理出级箭分离、中继加电、开发动机、关发动机等事件的发生,由此验证了通用推理引擎的有效性。