Rete算法：研究现状与挑战

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。

规则推理在建筑智慧运维中的应用

本文从建筑智慧运维的实际管理需要出发,描述了常见的运维决策规则类型,引入了Rete产生式规则推理算法,构建了运维规则推理引擎。在此基础上,采用基于节点共享度模型等改进算法,提高了推理引擎的匹配效率,节省了计算资源,以期实现对建筑和建筑群的海量采集数据的快速运维规则推理。