导读:本文包含了推理搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:SAT问题,局部搜索算法,变元与子句间的多元关系模型,统计学习
推理搜索论文文献综述
程旭[1]（2017）在《SAT局部搜索行为的统计关系学习与概率推理》一文中研究指出局部搜索算法作为启发式算法,是求解SAT问题较为高效的一种算法,但是在求解结构化算例上能力十分有限。目前大部分局部搜索策略只考虑变元与其所在子句之间的简单关系模式,然而结构化SAT算例和难解的随机SAT算例中存在着隐含的多元关系模式,易导致局部搜索陷入求解困境。使用统计学习与概率推理技术,发掘并利用SAT局部搜索过程中隐含的变元与子句间多元关系模型,为局部搜索求解难解SAT问题带来了新契机。使用经典的SAT局部搜索算法求解各类难解SAT算例,对局部搜索求解过程中的关系事件进行统计与分析,发掘带有结构化信息的变元与子句间多元关系事件模型。在此基础上构建含有关系事件概率的贝叶斯网络,基于统计信息下变元翻转事件传递性导致子句不满足事件的概率,提出带有关系事件统计与学习能力的SAT局部搜索框架。最终提出间接破坏权重和的概念,利用学习到的关系事件概率知识信息,提出基于统计学习与概率推理的IBWsat算法。IBWsat算法在保留局部搜索策略对随机算例求解能力的同时,利用搜索中表现出的结构化信息提高对于结构化算例的求解能力。对比IBWsat算法、probsat算法和高效的WalkSAT算法,实验结果表明IBWsat算法在求解结构化算例时,所用搜索步数更少,求解出的算例更多。不仅如此,在求解随机算例时,它继承了WalkSAT算法高效的搜索特点和probsat算法对于随机算例较强的求解能力。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
梅方元[2]（2017）在《基于概率推理的SAT局部搜索算法》一文中研究指出可满足性问题(Boolean Satisfiability problem,SAT)作为计算机科学理论领域的经典问题,有着广泛的应用前景,亦是当前学界研究的热点。SAT问题的求解算法主要包括完备算法和不完备算法两大类,其中不完备算法中的随机局部搜索算法因求解效率高受到广泛的关注和研究。但随机局部搜索算法的一个重大缺陷即在搜索过程中容易频繁陷入局部极小点,特别是在求解结构化算例时表现尤为明显,因此如何在局部搜索过程中有效地规避局部极小点是提升算法求解效率的关键。本文通过对历史搜索行为进行统计分析,挖掘局部搜索过程中变元与子句间的复杂关系及概率,提出一种计算变元翻转间接使得子句变为满足或者不满足的概率推理模型。利用该推理模型计算变元翻转间接使得当前满足子句集合变为不满足的概率,并避免概率高的变元再次被翻转,从而形成一种基于概率推理的变元禁忌策略—SLPR(Statistic Learning and Probabilistic Reasoning)。使用该变元禁忌策略替换gNovelty+算法中的break-tie策略,形成基于概率推理的局部搜索算法gNovelty+SLPR。将gNovelty+SLPR和gNovelty+、gNovelty+PCL算法一起对随机算例和结构化算例进行实验对比,比较成功求解所需翻转步数以及局部极小点数。实验结果表明,相较于gNovelty+和gNovelty+PCL,gNovelty+SLPR算法在求解结构化算例时,多数算例成功求解所需翻转步数和局部极小点个数均有不同程度的减少,优势明显。对于随机算例特别是大型随机算例,求解成功所需翻转步数和局部极小点个数亦有一定程度的降低。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
杨洋,刘磊,李广力,张桐搏,吕帅[3]（2018）在《一种新的基于局部搜索的扩展规则推理方法》一文中研究指出作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可.目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处理公式的规模比较局限.该文在深入分析扩展规则推理和局部搜索关联性的基础上,利用子句集中的"极大项"概念设计了一种反向求解策略,进而设计并实现一种新的基于局部搜索的扩展规则推理框架.在此基础上,为了使得极大项搜索过程更加适配该框架,提出了一种基于精确格局检测实现和双向半扩展规则策略的两阶段局部搜索算法.实验结果表明,该文提出的基于精确格局检测的新型扩展规则推理算法ERACC突破了传统扩展规则推理对公式规模的局限,求解效率有了极大提高,使得扩展规则推理方法不再受公式规模制约,可以用于知识编译和可能性推理等多方面的应用.(本文来源于《计算机学报》期刊2018年04期）
黄建磊[4]（2015）在《汽车冲压停机问题搜索式推理和学习方法研究》一文中研究指出汽车制造业作为国民经济的核心支柱产业,聚集了大批高新技术和高端人才。面对日益激烈的全球一体化市场竞争环境,提高核心技术和研发能力是汽车企业的核心战略。然而,核心技术和研发能力严重依赖于对过往经验知识的积累和有效利用。冲压工艺作为汽车整车制造过程中最重要的工艺,其水平直接影响企业生产效率和汽车质量。本文将冲压加工过程中生产线停止正常运行的状态称为冲压停机问题。因此高效处理冲压停机问题成为提高企业生产效率和整车质量的有效手段。同时,员工在处理冲压停机问题时会积累足够多的经验知识,通过汇集组织内所有员工的经验知识就可以形成组织的经验知识,如何高效的利用组织的经验知识为员工处理冲压停机问题提供决策支持并且将此过程中产生的知识进行及时学习是本文研究的重点。本文以目前研究成果冲压停机问题处理知识体系和表示模型为基础,依据冲压停机问题处理知识的结构和数量特征,提出了冲压停机问题处理的搜索式推理和学习方法。收集员工在日常处理冲压停机问题时产生的经验知识,利用基于冲压停机问题处理知识的搜索式推理方法,为员工解决新的冲压停机问题提供决策支持,从而完成冲压停机问题处理知识的高效再利用,提升组织解决冲压停机问题的效率和能力；基于冲压停机问题处理知识的学习方法将搜索式推理过程中产生的新知识及时学习到冲压停机问题处理知识中,从而保证冲压停机问题处理知识的实时性、动态性和正确性。在基于冲压停机问题处理知识的搜索式推理方法的研究中,类比于人类解决问题时的思维模式,本文以冲压停机问题处理知识网络模型为基础,结合启发式搜索策略,为员工解决冲压停机问题提供决策支持。同时,由于冲压停机问题处理知识网络的结构特征,设计两种方法：在线浅层和离线深层启发式搜索,分别用来满足员工的不同决策需求。在基于冲压停机问题处理知识的学习方法研究中,本文提出了以强化学习为基础的学习策略,针对两种搜索式推理方法分别设计了相对应的学习方法,实现了对搜索式推理过程中产生的知识进行学习的目的。最后,以搜索式推理和学习方法为理论基础,面向对象分析与设计为指导思想,Javascript为开发语言,构造面向冲压停机问题处理决策支持的原型系统。并选取了某企业实际生产过程中的部分实际数据进行实例分析和系统展示以验证搜索式推理和学习方法的可行性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-05-03）
岳晓峰,梁翠萍[5]（2015）在《基于分层模糊推理的坠机搜索方案研究》一文中研究指出针对坠机搜索问题我们设计了基于分层模糊推理的模型。该模型通过基于分层模糊推理的性能评估模型和搜索代价模型对搜索方案进行了最优化设计,并求出了搜索总代价。(本文来源于《科技致富向导》期刊2015年05期）
张小琴[6]（2014）在《联合贝叶斯推理与遗传算法的主题信息搜索策略》一文中研究指出为提高大数据环境下主题信息搜索的准确率和查全率,提出了将贝叶斯推理与遗传算法相结合的搜索策略.利用贝叶斯推理对文档的主题相关度进行了计算,并结合遗传算法对搜索过程进行启发式引导,同时引入差异度参数,在Heritrix框架基础上,利用集成开发环境Eclipse 3.3实现了相应功能.实验结果表明:搜索策略改进后的系统抓取主题页面所占比例与原系统相比有较大提高.(本文来源于《中南民族大学学报(自然科学版)》期刊2014年02期）
张环理,王冬梅,张锐[7]（2014）在《外P-推理与外发散信息的搜索-发现》一文中研究指出利用P-集合得到P-推理(packet reasoning),P-推理是由内P-推理(internal packet reasoning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成的.P-推理是一个动态推理,具有智能特征;外P-推理生成的信息具有外发散特性,把这种特性应用于未知信息查找中,提出了外发散信息等概念;并对外发散信息进行了研究,给出了几个基本理论结果;并由这些结果得到外发散信息的外P-推理搜索算法;最后给出应用实例.(本文来源于《河南科学》期刊2014年03期）
陈东,杨建中,王金[8]（2014）在《基于模糊推理的聚焦曲线峰值搜索算法研究》一文中研究指出为了提高变焦成像系统中自动聚焦的速度与精度,提出了一种使用Zoom-Focus曲线和模糊推理的聚焦曲线峰值搜索算法。在峰值搜索过程中,通过Zoom-Focus曲线将搜索范围缩小至全程的50%以内;采用模糊推理的方法自适应调整搜索步长,在远离焦点时大步长快速搜索,在接近焦点时小步长准确定焦。实验结果表明,该方法可以将聚焦精度提升至5μm,在小倍率情况下将平均搜索时间缩短为0.7 s,满足自动聚焦系统快速、准确、鲁棒性强等要求。(本文来源于《电视技术》期刊2014年07期）
赵洁心,潘正华,王姗姗[9]（2015）在《基于FLcom的模糊知识推理与搜索处理》一文中研究指出基于区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊命题逻辑形式系统FLcom,研究模糊知识及其不同否定的区分与形式表示,以及模糊知识推理与搜索处理。依据FLcom的语义解释,定义模糊命题的否定算子。具体采用Zadeh算子作为模糊推理算法,给出规则路径表的定义,利用规则路径表表示模糊推理规则及搜索过程。通过一个交通事故模型,讨论该模型的模糊推理及搜索过程,给出了搜索的算法及其实现结果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年19期）
郭健[10]（2014）在《基于本体推理的搜索意图识别与应用》一文中研究指出随着互联网的迅猛发展,网上的数据每日海量增加,用户要想在网上搜索到自己希望的信息已经越来越难。为此,出现了搜索引擎等一系列服务,帮助人们快速准确地找到所需信息。但是,已有搜索引擎大多采取基于关键字查询的策略,计算机并不能“理解”用户的搜索意图,即用户真正想要找的是什么。比如,它不能区分“关于儿童的书”、“儿童看的书”之间的区别,只是对这些查询本身在网页中进行匹配。语义网运用的本体构建概念之间的联系,运用本体推理技术揭示诸如“关于儿童的书”和“儿童看的书”之间的关系,从而达到更为准确地理解用户搜索的目的。本文将本体推理技术运用与搜索系统中,实现了一个基于本体推理的国家百科检索系统。具体工作包括：设计了面向国家百科知识的本体系统,并基于protege本体构建工具进行了实现。设计了基于国家百科知识本体系统的推理规则系统,并利用SWRL进行了推理规则的描述。将所设计的本体及推理规则运用到国家百科知识搜索系统中,实现了一个基于本体推理的国家百科知识搜索系统。实验表明了其有效性,它所运用的推理检索方案为将来搜索技术的发展提供了一种新的解决方案。针对如今本体推理技术存在的问题,本文进行了深入的分析研究,并提出作者的见解与解决方案,通过与传统搜索引擎的对比,证明了基于本体推理的检索引擎在查找准确率和效率方面,都有很大的提高。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-01-08）
推理搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
可满足性问题(Boolean Satisfiability problem,SAT)作为计算机科学理论领域的经典问题,有着广泛的应用前景,亦是当前学界研究的热点。SAT问题的求解算法主要包括完备算法和不完备算法两大类,其中不完备算法中的随机局部搜索算法因求解效率高受到广泛的关注和研究。但随机局部搜索算法的一个重大缺陷即在搜索过程中容易频繁陷入局部极小点,特别是在求解结构化算例时表现尤为明显,因此如何在局部搜索过程中有效地规避局部极小点是提升算法求解效率的关键。本文通过对历史搜索行为进行统计分析,挖掘局部搜索过程中变元与子句间的复杂关系及概率,提出一种计算变元翻转间接使得子句变为满足或者不满足的概率推理模型。利用该推理模型计算变元翻转间接使得当前满足子句集合变为不满足的概率,并避免概率高的变元再次被翻转,从而形成一种基于概率推理的变元禁忌策略—SLPR(Statistic Learning and Probabilistic Reasoning)。使用该变元禁忌策略替换gNovelty+算法中的break-tie策略,形成基于概率推理的局部搜索算法gNovelty+SLPR。将gNovelty+SLPR和gNovelty+、gNovelty+PCL算法一起对随机算例和结构化算例进行实验对比,比较成功求解所需翻转步数以及局部极小点数。实验结果表明,相较于gNovelty+和gNovelty+PCL,gNovelty+SLPR算法在求解结构化算例时,多数算例成功求解所需翻转步数和局部极小点个数均有不同程度的减少,优势明显。对于随机算例特别是大型随机算例,求解成功所需翻转步数和局部极小点个数亦有一定程度的降低。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
推理搜索论文参考文献
[1].程旭.SAT局部搜索行为的统计关系学习与概率推理[D].华中科技大学.2017
[2].梅方元.基于概率推理的SAT局部搜索算法[D].华中科技大学.2017
[3].杨洋,刘磊,李广力,张桐搏,吕帅.一种新的基于局部搜索的扩展规则推理方法[J].计算机学报.2018
[4].黄建磊.汽车冲压停机问题搜索式推理和学习方法研究[D].大连理工大学.2015
[5].岳晓峰,梁翠萍.基于分层模糊推理的坠机搜索方案研究[J].科技致富向导.2015
[6].张小琴.联合贝叶斯推理与遗传算法的主题信息搜索策略[J].中南民族大学学报(自然科学版).2014
[7].张环理,王冬梅,张锐.外P-推理与外发散信息的搜索-发现[J].河南科学.2014
[8].陈东,杨建中,王金.基于模糊推理的聚焦曲线峰值搜索算法研究[J].电视技术.2014
[9].赵洁心,潘正华,王姗姗.基于FLcom的模糊知识推理与搜索处理[J].计算机工程与应用.2015
[10].郭健.基于本体推理的搜索意图识别与应用[D].北京邮电大学.2014
标签：SAT问题; 局部搜索算法; 变元与子句间的多元关系模型; 统计学习;