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.2006年6月；36(3):611-22.
doi:10.1109/tsmcb.2005.861860。

基于尝试和人工智能的启发式搜索策略优化句法模式识别

加达·巴德尔 1, B约翰·奥门
附属公司

基于尝试和人工智能的启发式搜索策略优化句法模式识别

加达·巴德尔等。 IEEE Trans-Syst Man-Cybern B Cybern. 2006年6月.

摘要

本文讨论了使用增强人工智能（AI）技术通过处理相应的字符串Y（X*的噪声版本）来估计传输字符串X*的问题。假设Y包含替换、插入和删除（SID）错误。X*的最佳估计X+被定义为字典H中的元素，该元素最小化X和Y之间的广义Levenshtein距离（GLD）D（X，Y），对于所有XεH。本文展示了如何同时计算每个XεH的D（X、Y），当编辑距离一般且未预先给定最大错误数时，以及当H存储为trie时。首先介绍了一种称为聚类波束搜索（CBS）的新方案，它是一种基于启发式的搜索方法，增强了人工智能中使用的众所周知的波束搜索（BS）技术。然后将新方案应用于字典作为trie存储时的近似字符串匹配问题。将新技术与使用大小字典的基于基准深度优先搜索（DFS）trie的技术进行了比较（在时间和准确性方面）。结果表明，相对于三个基准字典所需的操作总数，该算法显著提高了75%，同时其准确度可与最优算法媲美。实验还显示了在trie上进行搜索时，CBS相对于BS的优势。结果还表明，对于大型词典，CBS有显著的改进（超过91%）。

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