CLIPS專家系統(tǒng)性能改進(jìn).pdf

1、眾所周知，為了達(dá)到良好的預(yù)測(cè)效果，一個(gè)必須的條件是大量的知識(shí)。我們可以使用人工輸入、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法來獲得大量的知識(shí)，這些知識(shí)大都表示為if-then的形式。隨著規(guī)則引擎系統(tǒng)中知識(shí)的不斷增加，系統(tǒng)運(yùn)行的速度也會(huì)大幅度的下降。這是因?yàn)?，?guī)則越多，將規(guī)則與當(dāng)前事實(shí)匹配所花費(fèi)的時(shí)間也就越多。同理，事實(shí)越多，匹配所花費(fèi)的時(shí)間也越多。
　　CLIPS專家系統(tǒng)是一款開源的規(guī)則推理引擎，它采用了RETE模式匹配算法。RETE算法通過空間換時(shí)間的方

2、式來提高效率。該算法記錄了所有匹配的中間結(jié)果，每次插入、刪除或者修改工作內(nèi)存中的事實(shí)對(duì)象都要對(duì)相關(guān)的部分匹配進(jìn)行更新并在網(wǎng)絡(luò)中傳播。由于保存了大量的中間結(jié)果，在刪除或者修改時(shí)都需要將舊的事實(shí)插入到網(wǎng)絡(luò)中傳播并與之前的部分匹配進(jìn)行比較，刪除掉相同部分，接著再插入新的事實(shí)并在網(wǎng)絡(luò)中傳播。這種方式導(dǎo)致該算法對(duì)處理大規(guī)模知識(shí)庫有一定負(fù)面的影響。
　　本文針對(duì)CLIPS這一不足，在事實(shí)處理過程階段分別采用TREAT算法、記錄中間節(jié)點(diǎn)、對(duì)中間

3、節(jié)點(diǎn)進(jìn)行散列、增加規(guī)則分組的特性等方法進(jìn)行改進(jìn)。TREAT算法削減了beta存儲(chǔ)區(qū)，當(dāng)事實(shí)通過模式匹配生成部分匹配保存在alpha存儲(chǔ)區(qū)之后直接更新沖突集。由于TREAT算法降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度，每次插入、刪除或者修改時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)時(shí)間會(huì)有所減少，但測(cè)試結(jié)果表明TREAT算法的效率不如原有算法。本文認(rèn)為是算法實(shí)現(xiàn)方式和測(cè)試用例選擇不當(dāng)造成的。記錄中間節(jié)點(diǎn)可以減少刪除時(shí)對(duì)中間結(jié)果的匹配和在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸。對(duì)中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行散列即在原CLIPS對(duì)