基于BK树的扩展置信规则库结构优化框架

• 作者: 余瑞银 傅仰耿 杨隆浩 苏群
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展置信规则库(EBRB) 证据推理(ER) BK树 优化框架
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 257-267
• 页数: 11页
• 分类号: TP18|TP273.5
• 字数: 9529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1505065

摘要

针对扩展置信规则库(extended belief rule base,EBRB)系统在规则数较多时推理效率不理想的问题,引入BK树数据结构,提出了一种基于BK树的结构优化框架.首先根据置信规则在度量空间中彼此的距离建立EBRB的树形索引结构,然后通过设置阈值减少EBRB系统推理时搜索规则的数量,并激活关键规则,最终达到提高EBRB系统推理效率的目的.以非线性函数拟合、输油管道泄露仿真实验及分类数据集的对比实验,验证结构优化框架在EBRB系统中的有效性,实验结果表明,所提框架能够优化EBRB系统推理效率并提高决策准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅仰耿	福州大学数学与计算机科学学院	38	169	7.0	11.0
2	苏群	福州大学数学与计算机科学学院	4	28	3.0	4.0
3	杨隆浩	福州大学经济与管理学院	19	80	6.0	7.0
4	余瑞银	福州大学数学与计算机科学学院	2	10	2.0	2.0