An efficient embedding tree matching algorithm based on metaphoric dependency syntax tree

To find out all dependency relationships in which metaphors probably exist between syntax constituents in a given sentence,a dependency tree matching algorithm oriented to Chinese metaphor processing is proposed based on a research of unordered tree inclusion matching.In this algorithm,the pattern library is composed of formalization dependency syntax trees that are derived from large-scale metaphor sentences.These kinds of metaphor sentences are saved in the pattern library in advance.The main process of this algorithm is up-down searching and bottom-up backtracking revising.The algorithm discovers potential metaphoric structures in Chinese sentences from metaphoric dependency pattern library.Finally,the feasibility and efficiency of the new matching algorithm are further testified by the results of a series of experiments on dependency pattern library.Hence,accurate dependency relationships can be achieved through this algorithm.

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。

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。

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。

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。

规则软件系统模式匹配算法研究综述

模式匹配算法是规则软件系统的核心技术.本文叙述规则软件系统的基本概念、工作原理和主要推理方式;研究规则软件系统的模式匹配问题,总结了改善模式匹配效率的方法和技术;介绍Rete、Treat、Leaps和Matchbox四种典型的前向推理顺序模式匹配算法,分析研究了各个算法使用的提高匹配效率的技术及其优缺点,并对模式匹配算法当前研究进展和规则软件系统的应用现状进行了阐述.

规则引擎在机场资源管理系统中的研究与应用(英文)

在机场资源管理系统(ARMS)中,存在大量灵活多变的业务规则,这大大增加了机场业务及资源的管理难度.传统的机场资源管理系统把业务规则和程序代码混杂在一起,使机场资源分配策略和业务规则不能及时改变以适应现实情况.该文引入规则引擎技术的架构和运行机制,提出了将频繁变化的业务规则从系统中分离出来的必要性和可行性,并分析了基于规则引擎的机场资源管理系统的架构、设计方法,将规则独立定义到规则库中,实现了机场业务规则和系统代码的完全分离,加快了系统的开发、升级和维护过程,增强了系统的灵活性和扩展性,使机场业务人员能够根据需求灵活调整业务规则和资源分配方案,最后,总结出现有方案的优点和存在的问题.

一种松耦合的生物医学命名实体识别算法

生物医学命名实体识别(Bio-NER)是生物医学文献挖掘利用的基础工作。针对目前Bio-NER存在的困难和问题,提出了松耦合的Bio-NER算法LCA,该算法利用启发规则过滤器、词性模板匹配及改良的隐马尔科夫模型(HMM)识别生物医学命名实体。在GENIA corpus3.02语料库上进行的实验表明,LCA可以达到80%的准确率和89%的召回率,优于相关工作中的结果。

智能环境下基于雾计算的推理节点优化分配研究

智能环境传统的规则推理机制中,网关内布置的推理机从各种传感器中获取推理所需数据并与规则库相匹配,承担整个推理工作.本文利用Rete算法将规则构建为推理网络,并结合雾计算的概念将Rete推理节点分配至环境内配置的智能节点中协同推理以减轻网关负载,由此推理节点的分配成为关键,分配不合理将导致资源利用不平衡及响应延迟.本文利用活动影响下规则触发的规律设计了活动聚类算法CoA(Clustering of Activities)对活动聚类后分别建立其推理网络,计算出智能节点之间的最短路径后将结果代入针对其层次延迟性而设计的分配算法AAoRN(Allocation Algorithm of Rete Inference Nodes),从而将推理节点最优分配至各个智能节点.理论分析和实验结果表明,本文机制在有效利用智能节点资源的同时降低了大致55%的延迟.

入侵检测系统中检测分析模块的研究

入侵检测系统 ( IDS)作为网络在防火墙之后的第二道安全闸门 ,其重要性正日益凸显。对入侵检测系统 ( IDS)中最重要的数据采集 ,数据分析及报警响应功能进行研究 ,提出基于模式匹配和基于网络协议分析相结合的模式匹配方法 ,以及改进的基于 Boyer- Moore- Horspool的快速匹配算法 ,同时 ,采用了类似 SNORT检测规则。

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。