基于BK树的扩展置信规则库结构优化框架

来源：计算机科学与探索杂志2016年第2期北京时间：

作者：苏群，杨隆浩，傅仰耿，余瑞银

单位：1. 福州大学 数学与计算机科学学院，福州 3501162. 福州大学 经济与管理学院，福州 350116

摘要：针对扩展置信规则库（extended belief rule base, EBRB）系统在规则数较多时推理效率不理想的问题，引入BK树数据结构，提出了一种基于BK树的结构优化框架。首先根据置信规则在度量空间中彼此的距离建立EBRB的树形索引结构，然后通过设置阈值减少EBRB系统推理时搜索规则的数量，并激活关键规则，最终达到提高EBRB系统推理效率的目的。以非线性函数拟合、输油管道泄露仿真实验及分类数据集的对比实验，验证结构优化框架在EBRB系统中的有效性，实验结果表明，所提框架能够优化EBRB系统推理效率并提高决策准确性。

关键词：扩展置信规则库（EBRB）,证据推理（ER）,BK树,优化框架