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J-GLOBAL ID：201702277438255913   整理番号：17A1744573

この問題を解決するために,SE-Tree逆方向深さを用いることにより,衝突集合を解く方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Method of Computing Minimal Conflict Sets Combining the Structure Property with the Anti-depth SE-Tree

著者 (4件)： Ouyang Dantong (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春 130012;符号計算与知識工程教育部重点実験室(吉林大学),吉林長春 130012) ,  Liu Bowen (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春 130012;符号計算与知識工程教育部重点実験室(吉林大学),吉林長春 130012) ,  Zhou Jianhua (吉林大学軟件学院,吉林長春 130012;符号計算与知識工程教育部重点実験室(吉林大学),吉林長春 130012) ,  Zhang Liming (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春 130012;符号計算与知識工程教育部重点実験室(吉林大学),吉林長春 130012)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 5  ページ： 1175-1181  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モデル診断は人工知能の分野における重要な研究方向であり、極小衝突集合を解くことはモデル診断における重要な応用がある。CSISE-Treeによって解決されたコンフリクト集合の研究に基づいて,衝突集合の特性に従って,衝突ツリーを計算するプロセスを再構築し,そして,深さ優先逆探索に基づく衝突集合を解く方法を提案した。CSISE-Tree法において,メモリ空間と要素総数指数の間の関連性の欠点を解決するために,逆方向深さ探索法を構築して,メモリ空間を減少した。CSISE-Tree法は部分的に非極小な衝突集合に対して枝刈りを行うことができない問題に対して、非衝突集合とより多くの非極小の衝突集合に対して枝刈りを行う方法を提案した。この方法は,解の間のSAT(Boolean SATisfiability problem)ソルバの数を効果的に減らすことができた。実験結果により,CSISE-Tree法と比較して,提案した方法の効率性が明らかに改善され,メモリ爆発の問題が回避されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 人工知能 ,  *記憶装置 ,  再構成
準シソーラス用語： ソルバ ,  探索法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： model-based diagnosis ,  conflict set ,  Boolean SATisfiability problem (SAT) ,  set-enumeration tree(SE-Tree)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 逆方向 ,  衝突 ,  集合 ,  提案