李壮
- 作品数：6 被引量：9H指数：2
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于超扩展规则的动态在线推理算法被引量：6
- 2015年
- 为了提高扩展规则的扩展性能,提出了超扩展规则,并证明了其与扩展负超归结之间的关联关系。KCER算法中使用扩展规则扩展子句,利用超扩展规则替换扩展规则能够更清晰地展示扩展过程,因此提出了基于超扩展规则的动态在线推理算法IKCCER。IKCCER采用离线编译和在线推理过程交互执行的方式,在保持推理效率不变的同时,其空间复杂性为KCCER算法空间复杂性的2/(n+1),其中n为输入子句集的子句数。
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- 关键词：知识编译
- 中文网络文本的语义信息处理研究综述被引量：2
- 2015年
- 从学术价值和应用价值两方面分析了将计算机学科与语言学学科的研究方法相结合对于研究网络文本的意义,分别从分析网络文本的特性、网络词汇的演化规律以及构建网络文本语言知识库、开发平台和支持工具等方面对该领域中的研究现状与相关工作予以描述与分析,试图明晰面向中文网络文本的语义信息处理的研究内容和路线,为相关研究的进一步开展奠定基础。
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- 关键词：网络词汇网络语言语义分析知识库
- 基于格局检测的并行模型计数方法
- 2020年
- 在经典的可满足性问题求解中,针对处理模型数较少的实例,SWcc迭代法和SWcc优化增量法与完备的模型计数方法相比,求解适用性更高,但SWcc迭代法和SWcc优化增量法均为串行求解方法,没有对解空间进行剪枝、化简等处理。本文基于此设计了基于格局检测的并行模型计数算法。该算法以化简解空间和启发式为核心,将原解空间分解成为若干子空间并对原子句集进行化简后,并行处理各个子空间。实验结果表明:对于模型个数较少、公式规模较大的问题,该算法比原算法更具有适用性。
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- 关键词：局部搜索
- 基于局部搜索的并行扩展规则推理方法
- 2021年
- 扩展规则推理方法在经典的可满足性问题求解中已得到广泛应用,若干个基于扩展规则的推理方法已被提出,皆得到国内外的认可,例如完备的NER,IMOMH_IER,PPSER算法以及基于局部搜索的不完备算法ERACC等,都具有良好的求解效果.其中,ERACC算法是当前扩展规则求解器中求解效率最高、能力最强的算法.但是,串行的ERACC算法在启发式和预处理上仍然具有可提升的空间.基于此,设计了相应的并行框架,提出了PERACC算法.该算法基于格局检测的局部搜索方法,从变量赋初始值、化简解空间和启发式这3个阶段出发,将原极大项空间分解成为若干极大项子空间,并对原子句集进行化简后,并行处理各个子空间.通过实验显示:该算法与原算法相比,不仅在求解效率方面有较大提高,而且可以求解规模更大的测试用例,使扩展规则方法再次突破公式规模的限制.
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- 关键词：局部搜索
- 利用细胞膜演算描述带子句学习的DPLL算法被引量：1
- 2019年
- 为了达到推理算法形式化描述的目的,本文采用细胞膜演算的形式化方法描述带子句学习的DPLL算法。分别定义了部分赋值、变元反转、回溯、回跳最大层、细胞膜溶解等反应规则,给出了DPLL的一般过程和冲突分析过程的描述。通过一个算例的求解过程验证了该形式化描述方法的可行性。依赖细胞膜演算可以更直观、简洁地展现推理算法的推理过程,同时展示了膜演算的描述能力和处理能力。
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- 关键词：人工智能形式化方法DPLL细胞膜演算
- 基于重启策略的学习子句优化方法
- 2020年
- 以学习子句数据库优化为背景,在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想,在若干次重启后,根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniSAT原有的增长参数,尽可能靠近学习数据库中子句存储量的均衡点,从而使学习库的存储量尽可能达到Pareto最优.实验表明:所提的优化方法是有效的,并在随机SAT问题上胜过现有优化方法.该方法既不会因为学习数据库的子句过多而影响单元传播速度,也不会因为学习数据库中的子句过少而破坏学习的整体性.
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- 关键词：DPLLPARETO最优
