【摘 要】
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作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可。目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学数学学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金(No.61300049, No.61502197, No.61503044)、教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20120061120059)、吉林省重点科技攻关项目(No.20130206052GX)、吉林省青年科研基金项目(No.20140520069JH, No.20150520058JH)、吉林省自然科学基金项目(No.20150101054JC)
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作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可。目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处理公式的规模比较局限。本文在深入分析扩展规则推理和局部搜索关联性的基础上,利用子句集中的“极大项”概念设计了一种反向求解策略,进而设计并实现一种新的基于局部搜索的扩展规则推理框架。在此基础上,为了使得极大项搜索过程更加适配该框架,提出了一种基于精确格局检测实现和双向半扩展规则策略的两阶段局部搜索算法。实验结果表明,本文提出的基于精确格局检测的新型扩展规则推理算法ERACC突破了传统扩展规则推理对公式规模的局限,求解效率有了极大提高,使得扩展规则推理方法不再受公式规模制约,可以用于知识编译和可能性推理等多方面的应用。
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