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针对求解#SAT问题时算法时间会随着子句集的规模迅速增加的问题,提出一种间接应用扩展规则的MCEHST算法。该算法首先求出子句集的所有极小碰集,然后应用扩展规则计算这些极小碰集所能扩展出的极大项的数量,即模型数。实验结果表明:MCEHST算法运行时间随子句集规模增加的速度要比CDP和CER算法慢;当子句的长度较短、子句数较多时,MCEHST算法的时间效率较高。 相似文献
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远监督学习是适合大数据下关系抽取任务的一种学习算法.它通过对齐知识库中的关系实例和文本集中的自然语句,为学习算法提供大规模样本数据.利用本体进行关系实例的自动扩充,用于解决基于远监督学习的关系抽取任务中部分待抽取关系的实例匮乏问题.该方法首先通过定义关系覆盖率和公理容积率,来寻找与关系抽取任务关联性大的本体;然后,借助本体推理中的实例查询增加待抽取关系下的关系实例;最后,通过对齐新增关系实例和文本集中的自然语句,达到扩充样本的效果.实验结果表明:基于本体的远监督学习样本扩充方法能够有效完成样本匮乏的关系抽取任务,进一步提升远监督学习方法在大数据环境下的关系抽取能力. 相似文献
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本文以基于黑盒法的不协调本体调试与修复技术为研究对象,分析了黑盒法及其优化方法在调试过程中所存在的问题.针对这一问题,提出了一种基于冲突路径的调试与修复策略,证明了该策略能够正确构造出与基本冲突模式相对应的冲突路径.将黑盒法调试目标限定在与该冲突路径相关的冲突集上,以此降低调试目标的规模从而提高调试的效率.进而根据构造出的冲突路径,获得不可满足依赖路径并基于该路径制定出不可满足概念的修复策略.理论证明与实验结果证实了所提出的调试与修复策略的正确性与有效性. 相似文献
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本体与规则整合的推理方法研究及设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在给出混合知识表示的基础上,提出基于Tableau演算的变种算法Model-Tableau,将其与以SLD原理为基础的Top-down算法混合,给出知识查询的推理方法设计。最后,给出了算法相关证明和系统原型。结果表明:该方案丰富了语义Web的知识表示能力,有效解决了由本体层和规则层结合所产生的查询推理问题。 相似文献
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基于SHOIQ(D)的本体一致性检测 总被引:1,自引:0,他引:1
SHOIQ(D)是一种表述能力较强的本体知识表示语言。一致性检测是本体推理的核心任务之一,其它推理任务都可以等效地转换为一致性检测问题。本文在对Tableau演算研究的基础上,通过引入回跳和布尔约束传播优化技术,提高算法推理效率,并以此算法为核心,给出基于SHOIQ(D)语言的本体一致性检测推理机的总体设计方案及实现。 相似文献