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。

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.

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。

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。