菜单
　　

    2.2.3  特殊数据处理
    1.关于瑕疵数据以及其不确定性推理：在许多场景之下，产生式系统对问题领域已经表现得很成功，可以用基于逻辑的语言表示这些领域的知识。一个传统逻辑中的问题，判别结果不是正确就是错误。但是在现实生活中，许多问题是比较模糊的或不明确的，也就是说问题本身就是不怎么准确，我们把这种问题本身称之为瑕疵数据。例如，有这么一条规则“如果成绩好，那么容易拿到高薪”，那么规则中“成绩好”“容易”“高薪”这些概念，在产生式系统中就不能被精确的表达出来。在这种情况下，最初的RETE算法就变得非常没有优势，因为RETE算法的语义表达能力是非常有限的。因此就必须对RETE算法进行改进，以便于处理这种瑕疵数据和逻辑的不确定性。
    2.数据不断变化与机器学习：除了数据瑕疵之外，RETE算法还需要解决快速变化的数据。RETE算法的当前状态是通过保存临时匹配的结果来记录的，临时匹配结果即在alpha存储区和beta存储区中。网络中每个结点的事实都记录在了该结点对应的存储区中。如果事实数据是处于不断变化之中，就要不断改变alpha存储区以及beta存储区之中对应的存储数据，这样会导致大量的修改计算，造成RETE算法失去了它快速高效的匹配优势。当前一种解决方法是通过决策树学习算法[7]从大量数据之中学习规则。这种方法从根本上说，并不是对RETE算法的进化，但是在解决数据不断变化的问题时，它是通过机器学习的方法从数据中获取规则，这对RETE算法的改进是有一定的意义的。
  1. 上一篇：WAP移动手机天气查询系统设计与开发
  2. 下一篇：网络层不确定推理分析算法研究

  1. 基于MATLAB的图像增强算法设计

  2. 基于Kinect的手势跟踪与识别算法设计

  3. JAVA+MYSQL《算法与数据结构...

  4. 神经网络算法在核素识别中的应用研究

  5. 人脸图像品质评估算法设计与实现

  6. 基于RGB-D摄像机的图像分割算法研究与实现

  7. 云虚拟环境下资源分配优化算法的研究

  8. 大众媒体对公共政策制定的影响

  9. 十二层带中心支撑钢结构...

  10. java+mysql车辆管理系统的设计+源代码

  11. 电站锅炉暖风器设计任务书

  12. 当代大学生慈善意识研究+文献综述

  13. 河岸冲刷和泥沙淤积的监测国内外研究现状

  14. 乳业同业并购式全产业链...

  15. 酸性水汽提装置总汽提塔设计+CAD图纸

  16. 杂拟谷盗体内共生菌沃尔...

  17. 中考体育项目与体育教学合理结合的研究

　　

About

751论文网手机版...

主页：http://www.751com.cn

关闭返回