【摘 要】
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针对当前CILP技术的局限性,该文研究能够导出包含多个变量的多项式不等式/近似等式/近似非等式约束的CILP新技术,并研制了一个自顶向下的CILP原型系统BPU-CILP.BPU-CILP系统
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针对当前CILP技术的局限性,该文研究能够导出包含多个变量的多项式不等式/近似等式/近似非等式约束的CILP新技术,并研制了一个自顶向下的CILP原型系统BPU-CILP.BPU-CILP系统采用beam search搜索策略,搜索的启发函数为加权信息赢取.在对当前子句进行一步特殊化操作时,为导出候选约束,BPU-CILP首先把当前子句的绑定表投影到n维实数空间R(n为绑定表中数值属性的个数),得到R上若干标记为正/负的两类点.然后,BPU-CILP引入模式识别和多元统计分析中的方法,探测出若干实多项式约束,最后选择其中一些启发函数值较大的作为候选实多项式约束.在该文CILP新技术的研究中,候选约束分为不等式约束和近似等式/非等式约束两大类.该文首先从线性不等式约束入手,将多元数据分析和模式识别研究领域中的Fisher判别方法引入CILP,从而有效地导出线性不等式约束.在此基础上,该文提出通过将数值数据转化成更高维空间的数据来推广导出线性约束的方法,从而得到多种形式的多项式约束.其中在转化所得的高维空间上导出线性约束时,该文提出将要导出的各种形式的约束的复杂度排序,从而使算法易于导出形式简单的约束子句.在导出近似等式和非等式约束时,提出用动态聚类算法和主成分分析中的方法导出近似线性等式约束,并简要介绍了与之相似的导出线性近似非等式约束的方法.用在前面介绍的将数据转化为更高维数据的方法,可以得到导出多项式近似等式/非等式约束的方法.基于该文的CILP新技术,该文初步实现了BPU-CILP原型系统.实验表明,该文提出的CILP新技术能够克服现有CILP方法的局限性,有效地处理不精确数值,在不需要附加的背景知识、不依赖约束求解器的情况下,导出含多个变量的多种形式的多项式约束,从而为关系数据挖掘提供了新的有力的技术支持.
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