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从规划解中学习一阶派生谓词规则
被引量:
11
1
作者
饶东宁
蒋志华
+1 位作者
姜云飞
刘强
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期251-266,共16页
派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式.但是由人类专家设计的派生谓词规则(即领域理论)不能保证总是正确或者完备的,因此有时很难解释一个观察到的规划解为什么是有效的.结合归纳学习与分析学习的优点,文中提出一种称为FODRL(First-O...
派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式.但是由人类专家设计的派生谓词规则(即领域理论)不能保证总是正确或者完备的,因此有时很难解释一个观察到的规划解为什么是有效的.结合归纳学习与分析学习的优点,文中提出一种称为FODRL(First-Order Derived Rules Learning)的算法,在不完美的初始领域理论的引导下从观察到的规划解中学习一阶派生谓词规则.FODRL基于归纳学习算法FOIL(First-Order Inductive Learning),最主要的改进是可以使用派生谓词的激活集来扩大搜索步,从而提高学习到的规则的精确度.学习过程分为两个步骤:先从规划解中提取训练例,然后学习能够最好拟合训练例和初始领域理论的一阶规则集.在PSR和PROME-LA两个派生规划领域进行实验,结果表明,在大部分情况下FODRL比FOIL(甚至包括其变型算法FOCL)学习到的规则的精确度都要高.
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关键词
人工智能
智能规划
派生谓词
规则
归纳学习
激活集
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职称材料
在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则
被引量:
2
2
作者
饶东宁
蒋志华
+1 位作者
姜云飞
邓玉辉
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期1372-1385,共14页
文中提出了一种在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则的方法.在规划领域描述语言(PDDL)中,派生谓词用来描述动作的非直接效果,是规划领域模型和搜索控制知识的重要组成部分.然而,对于大多数规划领域而言,从无到有地构造派生谓词...
文中提出了一种在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则的方法.在规划领域描述语言(PDDL)中,派生谓词用来描述动作的非直接效果,是规划领域模型和搜索控制知识的重要组成部分.然而,对于大多数规划领域而言,从无到有地构造派生谓词规则是不容易的.因此,研究自动获取派生谓词的推导规则是有意义的.已有研究工作提出通过修订一个初始的不完备的领域理论来获取推导规则的方法,但是它们的主要缺点在于待学习谓词的训练例的数量非常少,这是因为训练例按照非常有限的方式来生成.而更本质的原因在于它们假设环境是不可观测的.其实,在现实生活中很多动作的非直接效果是可以观测的,或者通过简单的目测或者通过专门的工具.因此文中提出增加观测来反映动作的非直接效果,以便增加待学习谓词的训练例数目从而改善学习的精准度.此外,为了补充一些在归纳学习过程中学习不到的谓词,文中还提出了一个后处理方法来使得学习到的规则在语义上更完整.通过在派生谓词基准领域上的实验表明,文中所提出的方法是可行有效的.更深远的意义在于,文中的研究工作有利于规划领域的自动建模或者控制知识的自动获取的研究与实现.
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关键词
人工智能
自动规划
派生谓词
规则学习
部分观测
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职称材料
基于与状态无关的激活集的包含派生谓词的规划问题求解
被引量:
3
3
作者
蒋志华
姜云飞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第3期176-180,共5页
派生谓词是PDDL2.2语言的新特性之一。在2004年的规划大赛IPC-4上,许多规划系统都无法求解包含派生谓词的两个标准竞赛问题。在经典规划中,派生谓词是指不受领域动作直接影响的谓词,它们在当前状态下的真值是在封闭世界假设中由某些基...
派生谓词是PDDL2.2语言的新特性之一。在2004年的规划大赛IPC-4上,许多规划系统都无法求解包含派生谓词的两个标准竞赛问题。在经典规划中,派生谓词是指不受领域动作直接影响的谓词,它们在当前状态下的真值是在封闭世界假设中由某些基本谓词通过领域公理推导出来的。本文提出一种新的方法来求解包含派生谓词的规划问题,即用与状态无关的激活集来取代派生谓词用于放宽式规划中。
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关键词
智能规划
派生谓词
规则图
激活集
放宽式规划
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职称材料
自动获取派生谓词规划领域的通用规划
被引量:
1
4
作者
蒋志华
饶东宁
+1 位作者
姜云飞
杨天奇
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期1820-1838,共19页
通用规划(解)是针对某个领域的像算法一样的规划解,通过对其的解释可以直接得出具体问题的规划解,而不需要调用任何规划系统.但是目前通用规划的提取只能在一些简单或者特殊的领域中进行,没有推广到复杂或者一般的规划领域.该文提出在...
通用规划(解)是针对某个领域的像算法一样的规划解,通过对其的解释可以直接得出具体问题的规划解,而不需要调用任何规划系统.但是目前通用规划的提取只能在一些简单或者特殊的领域中进行,没有推广到复杂或者一般的规划领域.该文提出在包含派生谓词的规划领域自动获取通用规划的方法.与已有获取方法不同的是:首先,基于派生谓词规则,文中方法明确指出派生谓词目标与动作效果之间的依赖关系,用以完善通用规划中动作应用的目的;其次,在提取过程中借助角色来帮助识别规划解中的循环结构.实验结果表明,文中方法不仅容易在派生谓词规划领域中获取通用规划,而且还能够以较好的性能求解一类以派生谓词为主要目标的规划"难"题.该文是在派生谓词规划领域中提取通用规划的首创性工作.
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关键词
人工智能
智能规划
派生谓词
规划领域
通用规划解
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职称材料
利用派生谓词和偏好处理OSP问题的目标效益依赖
5
作者
蒋志华
饶东宁
+1 位作者
姜云飞
翁健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期439-450,共12页
在过度规划问题(over-subscribed planning,简称OSP)研究中,如果目标之间不是相互独立的,那么目标间的效益依赖比单个目标效益更能提高规划解的质量.但是已有的描述模型不符合标准规划描述语言(planningdomain description language,简...
在过度规划问题(over-subscribed planning,简称OSP)研究中,如果目标之间不是相互独立的,那么目标间的效益依赖比单个目标效益更能提高规划解的质量.但是已有的描述模型不符合标准规划描述语言(planningdomain description language,简称PDDL)的语法规范,不能在一般的OSP规划系统上进行推广.提出了用派生谓词规则和目标偏好描述效益依赖的方法,这二者均为PDDL语言的基本要素.实质上,将已有的GAI模型转换为派生谓词规则和目标偏好,其中派生谓词规则显式描述目标子集的存在条件,偏好机制用来表示目标子集的效益,二者缺一不可.该转换算法既可以保持在描述依赖关系时GAI模型的易用性和直观性上,又可以扩展一般的OSP规划系统处理目标效益依赖的能力.从理论上可以证明该算法在转换过程中的语义不变性,在基准领域的实验结果表明其可行性和对规划解质量的改善能力.提出符合PDDL语言规范的目标效益依赖关系的描述形式,克服了已有模型不通用的缺点.
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关键词
人工智能
智能规划
过度规划问题
目标效益依赖
派生谓词
规则
偏好
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职称材料
基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略
6
作者
边芮
姜云飞
+1 位作者
吴向军
梁瑞仕
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期57-70,共14页
领域知识的获取是智能规划研究中的重要内容之一.派生规则是一种基于逻辑推理的领域知识表示方法.在对动作模型和派生规则综合分析的基础上提出了基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略,并给出了该提取策略的算法描述.在规划求解过程中...
领域知识的获取是智能规划研究中的重要内容之一.派生规则是一种基于逻辑推理的领域知识表示方法.在对动作模型和派生规则综合分析的基础上提出了基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略,并给出了该提取策略的算法描述.在规划求解过程中,利用提取所得的领域规则可减少派生规则的逻辑推导,从而提高规划效率.对任意一个规划领域,利用提取所得的领域规则可以分析出领域谓词之间的互斥关系,这种互斥关系可以对一类矛盾的规划状态进行判定.最后,把所提出的领域规则提取策略嵌入到规划器StepByStep之中进行了领域规则提取实验.实验结果验证了该提取算法的可行性和有效性,所提取出的领域规则能够直观地表达谓词间的因果关系,为派生谓词的真值判断和后续的规划求解提供了可靠的领域知识.
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关键词
智能规划
STRIPS
派生谓词
领域知识
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职称材料
空间连接优化方法的研究
被引量:
2
7
作者
姜素芳
陈天滋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期90-93,共4页
基于MBR及直接查询谓词,提出了能够优化多路R树连接筛选阶段的加权处理方法,扩展了R树结构及MRJ算法。使用该方法能够得到更加有效的候选集,减少磁盘访问次数,节省了CPU及I/O的时间开销,通过实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。
关键词
空间连接
多路R树连接
派生谓词
查询图
加权处理
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职称材料
多路R树连接的加权处理
8
作者
姜素芳
陈天滋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第31期174-178,共5页
空间连接运算是空间数据查询中最重要、最耗时的基本操作之一,其中基于R树的空间连接(RJ)被认为是一种高效的处理机制,但在空间连接的精化阶段处理复杂的空间数据时需要很大的系统开销。基于MBR及直接查询谓词,提出了一种加权处理方法,...
空间连接运算是空间数据查询中最重要、最耗时的基本操作之一,其中基于R树的空间连接(RJ)被认为是一种高效的处理机制,但在空间连接的精化阶段处理复杂的空间数据时需要很大的系统开销。基于MBR及直接查询谓词,提出了一种加权处理方法,并扩展了R树结构及MRJ算法。从而优化了多路R树连接的筛选处理,能得到更加有效的候选集;同时,减少了磁盘访问次数,可节省CPU及I/O的时间开销。还通过应用实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。
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关键词
空间连接
多路R树连接
派生谓词
查询图
加权处理
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职称材料
题名
从规划解中学习一阶派生谓词规则
被引量:
11
1
作者
饶东宁
蒋志华
姜云飞
刘强
机构
广东工业大学计算机学院
中山大学信息科技学院软件研究所
暨南大学计算机科学系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期251-266,共16页
基金
国家自然科学基金(60173039)
广东工业大学博士启动基金项目(093032)资助~~
文摘
派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式.但是由人类专家设计的派生谓词规则(即领域理论)不能保证总是正确或者完备的,因此有时很难解释一个观察到的规划解为什么是有效的.结合归纳学习与分析学习的优点,文中提出一种称为FODRL(First-Order Derived Rules Learning)的算法,在不完美的初始领域理论的引导下从观察到的规划解中学习一阶派生谓词规则.FODRL基于归纳学习算法FOIL(First-Order Inductive Learning),最主要的改进是可以使用派生谓词的激活集来扩大搜索步,从而提高学习到的规则的精确度.学习过程分为两个步骤:先从规划解中提取训练例,然后学习能够最好拟合训练例和初始领域理论的一阶规则集.在PSR和PROME-LA两个派生规划领域进行实验,结果表明,在大部分情况下FODRL比FOIL(甚至包括其变型算法FOCL)学习到的规则的精确度都要高.
关键词
人工智能
智能规划
派生谓词
规则
归纳学习
激活集
Keywords
artificial intelligence
automated planning
derived predicate rules
inductive learning
activation set
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则
被引量:
2
2
作者
饶东宁
蒋志华
姜云飞
邓玉辉
机构
广东工业大学计算机学院
暨南大学信息科学与技术学院计算机科学系
中山大学信息科学与技术学院软件研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期1372-1385,共14页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(21615438)
国家自然科学基金(61100134
+3 种基金
61003179
61272073)
广东省自然科学基金(S2013020012865
S2011040001427)资助~~
文摘
文中提出了一种在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则的方法.在规划领域描述语言(PDDL)中,派生谓词用来描述动作的非直接效果,是规划领域模型和搜索控制知识的重要组成部分.然而,对于大多数规划领域而言,从无到有地构造派生谓词规则是不容易的.因此,研究自动获取派生谓词的推导规则是有意义的.已有研究工作提出通过修订一个初始的不完备的领域理论来获取推导规则的方法,但是它们的主要缺点在于待学习谓词的训练例的数量非常少,这是因为训练例按照非常有限的方式来生成.而更本质的原因在于它们假设环境是不可观测的.其实,在现实生活中很多动作的非直接效果是可以观测的,或者通过简单的目测或者通过专门的工具.因此文中提出增加观测来反映动作的非直接效果,以便增加待学习谓词的训练例数目从而改善学习的精准度.此外,为了补充一些在归纳学习过程中学习不到的谓词,文中还提出了一个后处理方法来使得学习到的规则在语义上更完整.通过在派生谓词基准领域上的实验表明,文中所提出的方法是可行有效的.更深远的意义在于,文中的研究工作有利于规划领域的自动建模或者控制知识的自动获取的研究与实现.
关键词
人工智能
自动规划
派生谓词
规则学习
部分观测
Keywords
artificial intelligence
automated planning
derived predicates
rule learning
partial observability
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于与状态无关的激活集的包含派生谓词的规划问题求解
被引量:
3
3
作者
蒋志华
姜云飞
机构
暨南大学计算机系
中山大学软件研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第3期176-180,共5页
文摘
派生谓词是PDDL2.2语言的新特性之一。在2004年的规划大赛IPC-4上,许多规划系统都无法求解包含派生谓词的两个标准竞赛问题。在经典规划中,派生谓词是指不受领域动作直接影响的谓词,它们在当前状态下的真值是在封闭世界假设中由某些基本谓词通过领域公理推导出来的。本文提出一种新的方法来求解包含派生谓词的规划问题,即用与状态无关的激活集来取代派生谓词用于放宽式规划中。
关键词
智能规划
派生谓词
规则图
激活集
放宽式规划
Keywords
Intelligent planning,Derived predicate,Rule graph,Activation set,Relax-plan
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
自动获取派生谓词规划领域的通用规划
被引量:
1
4
作者
蒋志华
饶东宁
姜云飞
杨天奇
机构
暨南大学信息科学与技术学院计算机科学系
广东工业大学计算机学院
中山大学信息科学与技术学院软件研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期1820-1838,共19页
基金
国家自然科学基金(61100134
61003179
+2 种基金
61272073)
广东省自然科学基金(S2013020012865
S2011040001427)资助~~
文摘
通用规划(解)是针对某个领域的像算法一样的规划解,通过对其的解释可以直接得出具体问题的规划解,而不需要调用任何规划系统.但是目前通用规划的提取只能在一些简单或者特殊的领域中进行,没有推广到复杂或者一般的规划领域.该文提出在包含派生谓词的规划领域自动获取通用规划的方法.与已有获取方法不同的是:首先,基于派生谓词规则,文中方法明确指出派生谓词目标与动作效果之间的依赖关系,用以完善通用规划中动作应用的目的;其次,在提取过程中借助角色来帮助识别规划解中的循环结构.实验结果表明,文中方法不仅容易在派生谓词规划领域中获取通用规划,而且还能够以较好的性能求解一类以派生谓词为主要目标的规划"难"题.该文是在派生谓词规划领域中提取通用规划的首创性工作.
关键词
人工智能
智能规划
派生谓词
规划领域
通用规划解
Keywords
artificial intelligence
automated planning
planning domains with derived predicates
generalized plans
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
利用派生谓词和偏好处理OSP问题的目标效益依赖
5
作者
蒋志华
饶东宁
姜云飞
翁健
机构
暨南大学信息科学技术学院计算机科学系
广东工业大学计算机学院
中山大学信息科学技术学院软件研究所
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期439-450,共12页
基金
国家自然科学基金(61100134
61003179
+1 种基金
60903178)
广东省自然科学基金(S2011040001427)
文摘
在过度规划问题(over-subscribed planning,简称OSP)研究中,如果目标之间不是相互独立的,那么目标间的效益依赖比单个目标效益更能提高规划解的质量.但是已有的描述模型不符合标准规划描述语言(planningdomain description language,简称PDDL)的语法规范,不能在一般的OSP规划系统上进行推广.提出了用派生谓词规则和目标偏好描述效益依赖的方法,这二者均为PDDL语言的基本要素.实质上,将已有的GAI模型转换为派生谓词规则和目标偏好,其中派生谓词规则显式描述目标子集的存在条件,偏好机制用来表示目标子集的效益,二者缺一不可.该转换算法既可以保持在描述依赖关系时GAI模型的易用性和直观性上,又可以扩展一般的OSP规划系统处理目标效益依赖的能力.从理论上可以证明该算法在转换过程中的语义不变性,在基准领域的实验结果表明其可行性和对规划解质量的改善能力.提出符合PDDL语言规范的目标效益依赖关系的描述形式,克服了已有模型不通用的缺点.
关键词
人工智能
智能规划
过度规划问题
目标效益依赖
派生谓词
规则
偏好
Keywords
artificial intelligence (AI)
automated planning
over-subscribed planning (OSP)
goal utilitydependency
derived predicate rules
preference
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略
6
作者
边芮
姜云飞
吴向军
梁瑞仕
机构
中山大学信息科学与技术学院软件研究所
广东商学院公共管理学院
中山大学软件学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期57-70,共14页
基金
国家自然科学基金(60773201
60970042)
文摘
领域知识的获取是智能规划研究中的重要内容之一.派生规则是一种基于逻辑推理的领域知识表示方法.在对动作模型和派生规则综合分析的基础上提出了基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略,并给出了该提取策略的算法描述.在规划求解过程中,利用提取所得的领域规则可减少派生规则的逻辑推导,从而提高规划效率.对任意一个规划领域,利用提取所得的领域规则可以分析出领域谓词之间的互斥关系,这种互斥关系可以对一类矛盾的规划状态进行判定.最后,把所提出的领域规则提取策略嵌入到规划器StepByStep之中进行了领域规则提取实验.实验结果验证了该提取算法的可行性和有效性,所提取出的领域规则能够直观地表达谓词间的因果关系,为派生谓词的真值判断和后续的规划求解提供了可靠的领域知识.
关键词
智能规划
STRIPS
派生谓词
领域知识
Keywords
AI planning
STRIPS
derived predicate
domain knowledge
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
空间连接优化方法的研究
被引量:
2
7
作者
姜素芳
陈天滋
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期90-93,共4页
基金
信息产业部基金资助项目(2003xk320014)
文摘
基于MBR及直接查询谓词,提出了能够优化多路R树连接筛选阶段的加权处理方法,扩展了R树结构及MRJ算法。使用该方法能够得到更加有效的候选集,减少磁盘访问次数,节省了CPU及I/O的时间开销,通过实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。
关键词
空间连接
多路R树连接
派生谓词
查询图
加权处理
Keywords
Spatial join
Multi-way R-tree join
Derived predicate
Query graph
Weighted processing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
多路R树连接的加权处理
8
作者
姜素芳
陈天滋
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第31期174-178,共5页
基金
信息产业部资助项目(2003xk320014)
文摘
空间连接运算是空间数据查询中最重要、最耗时的基本操作之一,其中基于R树的空间连接(RJ)被认为是一种高效的处理机制,但在空间连接的精化阶段处理复杂的空间数据时需要很大的系统开销。基于MBR及直接查询谓词,提出了一种加权处理方法,并扩展了R树结构及MRJ算法。从而优化了多路R树连接的筛选处理,能得到更加有效的候选集;同时,减少了磁盘访问次数,可节省CPU及I/O的时间开销。还通过应用实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。
关键词
空间连接
多路R树连接
派生谓词
查询图
加权处理
Keywords
spatial join
multi-way R-tree join
derived predicate
query graph
weighted processing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
从规划解中学习一阶派生谓词规则
饶东宁
蒋志华
姜云飞
刘强
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
11
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职称材料
2
在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则
饶东宁
蒋志华
姜云飞
邓玉辉
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
3
基于与状态无关的激活集的包含派生谓词的规划问题求解
蒋志华
姜云飞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007
3
下载PDF
职称材料
4
自动获取派生谓词规划领域的通用规划
蒋志华
饶东宁
姜云飞
杨天奇
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
5
利用派生谓词和偏好处理OSP问题的目标效益依赖
蒋志华
饶东宁
姜云飞
翁健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
0
下载PDF
职称材料
6
基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略
边芮
姜云飞
吴向军
梁瑞仕
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
0
下载PDF
职称材料
7
空间连接优化方法的研究
姜素芳
陈天滋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
8
多路R树连接的加权处理
姜素芳
陈天滋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
0
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职称材料
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