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用于加权模型集成的高级SMT技术。(英语) Zbl 07099222
摘要:加权模型积分(WMI)是将加权模型计数(WMC)推广到混合域上进行概率推理的一种新形式,其特点是离散变量和连续变量以及它们之间的关系。WMI在计算上要求非常高,因为它要求显式地枚举所有可能的真相分配来进行集成。在这种形式下,由于算法约束导致的紧耦合,构件缓存策略很难应用于WMC。在本文中,我们提出了一种新的WMI公式,它允许利用基于SMT的谓词抽象技术来设计高效的推理过程。一个新的算法结合了一个强大的减少模型的数量与他们的有效枚举。在合成数据和真实世界数据上的实验结果表明,与原始WMI公式相比,计算量有了很大的改进,并且现有的混合推理方法也有所改进。
理学硕士:
68Txx型 人工智能
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全文: 内政部
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