Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Выделение наибольшей общей подформулы предикатных формул для решения ряда задач искусственного интеллекта. / Косовская, Т.М.; Петров, Д.А.
In: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ, Vol. 13, No. 3, 2017, p. 250-262.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - Выделение наибольшей общей подформулы предикатных формул для решения ряда задач искусственного интеллекта
AU - Косовская, Т.М.
AU - Петров, Д.А.
N1 - Косовская Т.М., Петров Д.А. Выделение наибольшей общей подформулы предикатных формул для решения ряда задач искусственного интеллекта // Вестник СПбГУ. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2017. Т. 13. Вып. 3. С. 250 – 263.
PY - 2017
Y1 - 2017
N2 - В работе описывается алгоритм выделения общей с точностью до имён переменных подформулы двух элементарных конъюнкций предикатных формул. Доказываются оценки числа шагов его работы. Анализируется время применения его реализации в зависимости от параметров исходных данных. Предожен полиномиальный алгоритм проверки совпадения с точностью до имён переменных двух элементарных конъюнкций предикатных формул, правильность работы которого превышает 99,5\%. Эти алгоритмы могут быть применены к построению многоуровневого описания класса объектов при условии, что каждый объект представлен как множество своих элементов и характеризуется свойствами этих элементов и отношениями между ними. Построенное многоуровневое описание позволяет существенно понизить показатель степени в оценке числа шагов решения NP-трудной задачи распознавания.Библиогр. 16 наим.
AB - В работе описывается алгоритм выделения общей с точностью до имён переменных подформулы двух элементарных конъюнкций предикатных формул. Доказываются оценки числа шагов его работы. Анализируется время применения его реализации в зависимости от параметров исходных данных. Предожен полиномиальный алгоритм проверки совпадения с точностью до имён переменных двух элементарных конъюнкций предикатных формул, правильность работы которого превышает 99,5\%. Эти алгоритмы могут быть применены к построению многоуровневого описания класса объектов при условии, что каждый объект представлен как множество своих элементов и характеризуется свойствами этих элементов и отношениями между ними. Построенное многоуровневое описание позволяет существенно понизить показатель степени в оценке числа шагов решения NP-трудной задачи распознавания.Библиогр. 16 наим.
KW - Искусственный интеллект
KW - исчисление предикатов
KW - алгоритмическая сложность
KW - изоморфизм предикатных формул
KW - artificial Intelligence
KW - predicate calculus
KW - algorithmic complexity
KW - isomorphism of predicate formulas
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85031094717&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.21638/11701/spbu10.2017.303
DO - 10.21638/11701/spbu10.2017.303
M3 - статья
AN - SCOPUS:85031094717
VL - 13
SP - 250
EP - 262
JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
SN - 1811-9905
IS - 3
ER -
ID: 16794870