【摘 要】
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产生式规则推理系统因其可理解性,易增删,易修改等特点被广泛用于各种智能领域,但其规则匹配效率极其低下,不适合大规模推理.Rete 算法通过规则条件共享和保存临时匹配结
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学,江苏省南京市210093
【出 处】
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第四届中国Agent理论与应用学术会议
论文部分内容阅读
产生式规则推理系统因其可理解性,易增删,易修改等特点被广泛用于各种智能领域,但其规则匹配效率极其低下,不适合大规模推理.Rete 算法通过规则条件共享和保存临时匹配结果获得对产生式推理的极大加速,使其成为效率最高的产生式推理算法之一.但随着数据规模的日益增大,业务信息变更的频繁以及不完整数据,模糊逻辑的广泛出现,Rete 算法也面临前所未有的挑战.基于这些背景,对Rete 算法的原理、研究现状与面临问题进行综述,指出了Rete 算法的常用改进方法.介绍常见的改进方法并进行分析和比较,最后总结了该算法面临的挑战,指出了未来的研究方向.
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