启发式规则造句

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基于启发式规则的新型进化算法在流水车间调度中的应用
基于启发式规则推理的多媒体农业专家系统开发平台的开发与研究
启发式规则被用来简化模型，以利于问题的求解。 11摘要4
由于效率的原因，传统的基于启发式规则和查询代价的查询优化方法并不适合于大量xml数据的查询。
目前,对于实体空间优化摆放问题,国内外研究中所用的方法主要有两种:用启发式规则的方法以及用随机算法求解。
通过对内聚系数的公式化计算和启发式规则比较，为任务粒度的设计提供了一种新的定性分析方法。
基于对相关web数据源的实际观察，通过模仿用户的导航行为，在启发式规则的指导下学习如何获取结果页面。
同时，为提高分支定界法的效率，利用启发式规则剪去产生最优解可能性很小的分支。
该算法利用图深度优先搜索方法，将任务进行归组，然后运用一系列启发式规则对组进行选择分配。
最优流模式和基于支路的交换方法不能保证得到全局最优解，但与启发式规则结合后，可以在较短的时间得到结果。
用启发式规则造句挺难的，這是一个万能造句的方法
文中同时对模型的规模和算法的复杂性进行了详细的分析，为了降低问题求解的规模和难度，提出了一系列启发式规则。
针对本体整合中缺少语义理解的问题,使用字典技术对同义词进行识别,并使用启发式规则计算本体中实体间的相似度。
本文接着对本体集成方法进行详细研究。本体集成过程为先利用聚类算法来找出相似概念,再利用启发式规则进行相似概念合并处理。
摘要针对本体整合中缺少语义理解的问题，使用字典技术对同义词进行识别，并使用启发式规则计算本体中实体间的相似度。
根据炼油行业的实际情况，用数学规划方法建立各个功能模块的调度模型，运用启发式规则降低约束和变量的个数，从而降低问题的复杂性，是本文采用的一个主要方法。
同时,设计了两条启发式规则,在爬行程序工作过程中,他们能优先收集当前页面地址邻近的链接,而避免一些不必要的下载。
它首先利用systemr中的动态规划优化算法和启发式规则为连接运算产生连接次序，在此基础上，根据选择条件的rank值，将它放置到执行规划中的适当位置。
神经网络不但具有处理复杂模式及进行联想、推测和记忆功能,而且还有很强的自学习能力,能克服由于启发式规则的不完备而无法做出诊断结论的缺陷,因而它非常适合应用于故障诊断系统。
因为本文研究的是任意多个实体的同时优化摆放问题,所以很难得到适用的启发式规则;而随机算法中的模拟退火、简单遗传算法等效率较低,并且不能保证算法的完备性。
在论述了遗传算法的思想、与传统搜索算法的比较优势、遗传算法的基本特征和遗传算法的理论基础(包括模式定理、隐含并行性、基因块假设、欺骗问题和收敛性定理)后，重点探讨了遗传算法在flowshop调度问题中的潜力和有效性；结合启发式规则，提出了一个改进的遗传算法?基于启发式规则的有序遗传算法，新算法在初始种群中引入了启发式算法的解，在种群结构上采用了先按适应值优劣排序再分段确定选择概率的新策略，使优质个体有更多的杂交机会，在变异中设计了变异控制规则，以防种群单一化，而陷入局部优化解。