【摘 要】
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扩展置信规则库(Extended belief rule base,EBRB)在推理过程中需要遍历规则库中所有的无序规则,当规则库很大时EBRB系统的推理效率不高.鉴于此,本文提出使用局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法对置信规则构建索引.首先用LSH算法为规则库中的所有规则生成特殊的局部敏感哈希值,该哈希值能尽量保持原始规则之间的相似度,因此相似的规则
【机 构】
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福州大学 数学与计算机科学学院,福建 福州 350116
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
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扩展置信规则库(Extended belief rule base,EBRB)在推理过程中需要遍历规则库中所有的无序规则,当规则库很大时EBRB系统的推理效率不高.鉴于此,本文提出使用局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法对置信规则构建索引.首先用LSH算法为规则库中的所有规则生成特殊的局部敏感哈希值,该哈希值能尽量保持原始规则之间的相似度,因此相似的规则有较大的概率得到相同的索引值;然后通过对输入数据的处理,在索引表中找到与输入数据邻近的规则,并有选择地激活这些规则,从而提高该系统的组合推理效率.最后通过选用非线性函数拟合实验和输油管道的泄漏检测仿真实验对基于LSH索引的EBRB系统进行检测和验证,实验结果表明,LSH算法能够有效优化EBRB系统的推理效率并能够提高输出结果的准确率.
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