[发明专利]一种基于生成-验证的认知描述程序的求解方法有效

专利信息
申请号: 201210529095.7 申请日: 2012-12-10
公开(公告)号: CN103020714A 公开(公告)日: 2013-04-03
发明(设计)人: 崔荣存;张志政 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06N5/04 分类号: G06N5/04
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 211189 江苏*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种基于生成-验证的认知描述程序的求解方法,当输入一个认知描述程序:首先,在词法、语法正确性分析和安全检查基础上,构建认知描述程序的谓词依赖图,据此对程序分块并生成块的拓扑排序,然后,使用正向推理技术,依据拓扑排序,依次实例化程序块,最终生成实例化的认知描述程序。其次,对实例化的认知描述程序求其恒真恒假字集,用于删除冗余规则和冗余字,以简化程序。然后,根据谓词依赖图确定主观字之间的依赖关系,依据主观字之间的依赖关系启发式生成程序的可能解。此后,通过验证主观字取值是否正确,确定这个可能解是否是认知描述程序的解。整个求解方法采用回溯过程生成所有可能解,并验证得到程序所有解。
搜索关键词: 一种 基于 生成 验证 认知 描述 程序 求解 方法
【主权项】:
一种基于生成‑验证的认知描述程序的求解方法,其特征在于,其步骤包括:步骤1:对词法和语法正确,规则安全的认知描述程序构建谓词依赖图,步骤包括:11)通过Lex和Yacc生成推理机的词法和语法分析模块,检查输入程序是否为语法正确的认知描述程序;12)规则的安全性检查对于一条规则,如果出现在规则头部的变量都出现在正主观字或客观字中,则该规则是安全的,否则它是不安全的;13)构建谓词依赖图i)如果一个谓词p是程序中某一规则头部字的谓词,而另一个谓词q存在于该规则的规则体中客观字或正主观字中,那么就建立p到q的强依赖边;ii)如果一个谓词谓词p是程序中某一规则头部字的谓词,而另一个谓词q存在于该规则的规则体中弱否定字或负主观字中,那么就建立p到q的弱依赖边;步骤2:利用步骤l生成的谓词谓词依赖图,对程序进行实例化,步骤包括:21)程序分块:根据步骤1生成的谓词谓词依赖图,依次找出图中的所有强连通子图,每个强连通子图确定程序的一个分块;22)拓扑排序:根据以下规则确定程序块之间的拓扑排序;i)如果强连通子图A到强连通子图B存在一条强依赖边,则强连通子图A确定的块先于强连通子图B确定的块;ii)如果强连通子图A与强连通子图B不存在任何强依赖边,且强连通子图A存在一条弱依赖边到强连通子图B,则强连通子图A确定的块先于强连通子图B确定的块;23)分步实例化:基于正向推理技术,依次对各个程序块进行实例化;步骤3:简化程序,在保证解不变的情况下,删除冗余规则并消去其余规则规则体中的冗余字步骤包括:31)求恒真恒假字集求取实例化的认知描述程序的所有恒真恒假字集;这是一个迭代的过程,直至恒真和恒假字集不再增加为止;32)删除冗余规则和字根据恒真恒假字集,删除冗余规则并消去其余规则规则体中的冗余字,从而简化认知描述程,简化推理复杂性;步骤4:猜测主观字的取值,生成程序可能解:41)确定主观字间依赖关系根据步骤1生成的谓词依赖图,确定所有主观字之间的依赖关系。即如果从主观字A的谓词到主观字B的谓词,存在一条由强依赖边组成的路径,则主观字B依赖于主观字A;42)生成可能解采用启发式方法,依据主观字之间的依赖关系,猜测所有主观字的取值。从而转化认知描述程序为回答集逻辑程序,并生成回答集逻辑程序的全部回答集组成的一个认知描述程序的可能解;步骤5:用可能解检验主观字的猜测值,如果该可能解满足所有主观字的猜测值,则该可能解就是认知描述程序的一个解;采用回溯过程猜测所有主观字的取值,生成程序所有的解。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东南大学,未经东南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201210529095.7/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top