SQL的查询速度优化方法

数据库查询是关系数据模型中关系操作的重要组成部分，而查询速度的快慢是系统是否优化的一个重要指标，也是当前网络数据库应用中所存在的瓶颈问题之一。本文从与数据库查询相关的索引、连接、Where子句等因素入手，结合实例分析了各因素对查询速度的影响，总结出根据表的不同情况选择聚簇索引或非聚簇索引对查询速度有明显影响：在组合索引中，使用频率高的字段应设置为前导列；建立充分的连接、优化Where子句对SQL的查询速度也有明显的提高。     

一种用PROLOG实现非精确推理的方法

本文通过对模糊f-Horn子句的语义和推理机制的分析,提出了一种直接用Horn子句做非精确推理方法,并用Turbo Prolog编制了实例程序,对该方法做了检验。证明这种方法对于直接用Prolog语言编制需要做非精确推理的人工智能软件是可行的。     

并行单元归结

给出了基于神经网络的单元归结算法.首先将子句集S表示为δ形,并且用算子对(⊙, )引入两种类型的神经元,然后用这两种神经元构造子句集S的神经网络结构,而后给出基于Horn子句集的神经网络的归结算法,最后证明了该算法的完备性,并用实例进行了验证.     

一种加密数据库的快速查询算法

针对加密数据库中块加密字段需要将全表进行脱密方可进行查询的问题,提出了一种快速查询算法．该算法将块加密字段上的查询表达式与可直接查询字段上的查询表达式取交集,从而大大减少脱密的范围,节省了由加密引起的时间开销,同时从理论上证明了该算法的正确性．     

基于重启策略的学习子句优化方法

以学习子句数据库优化为背景，在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想，在若干次重启后，根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniSAT原有的增长参数，尽可能靠近学习数据库中子句存储量的均衡点，从而使学习库的存储量尽可能达到Pareto最优.实验表明:所提的优化方法是有效的，并在随机SAT问题上胜过现有优化方法.该方法既不会因为学习数据库的子句过多而影响单元传播速度，也不会因为学习数据库中的子句过少而破坏学习的整体性.     

基于逗号的汉语子句识别研究

根据篇章分析的任务和实践, 结合传统研究, 提出汉语的基本篇章单位为子句, 并从结构、功能、形式等方面给出其定义。分析了逗号与子句的关系, 并在标注语料上进行了基于逗号的汉语子句识别研究。首先手工标注了CTB6.0中前100篇文档的逗号是否为子句边界的信息, 在标注结果中抽取句法、词汇、长度等特征进行实验, 子句识别准确率为90%。然后利用信息增益选出贡献最大的9个特征, 使用它们也可获得较高的子句识别准确率。最后仅使用词法信息, 子句识别准确率可达84.5%。实验证明子句的定义合理, 基于逗号的子句识别在理论上和实验上均可行。     

PROLOG线性归结的研究与设计

本文研究了 Horn 子句的形式描述,分析了 PROLOG 语言的归结机制,探讨了有选择线性归结及其不完备性,提出的改进技术引入了宽度优先搜索机制,并在理论上作了探讨,解决了使搜索陷入无穷分枝的问题。     

基于Petri网的知识表示

介绍一种基于Ｐｅｔｒｉ网的知识表示方法。在引入Ｐｅｔｒｉ网的基本知识后，详细讨论了Ｐｅｔｒｉ网表示产生式系统及基于Ｈｏｒｎ逻辑子句的Ｐｅｔｒｉ网表示，提出了用库所表示产生式谓词，用变迁表示规则的Ｐｅｔｒｉ模型。最后讨论了将Ｐｅｔｒｉ网应用于ＯＯＡ（面向对象分析）模型的研究，从而提出一个基于Ｐｅｔｒｉ网的ＯＯＡ模型     

逻辑程序设计与数据库理论——应用PROLOG设计逻辑程序求解N皇后问题

要PROLOG是一个非常简单的程序设计语言，具有高度的抽象性，同时却又易于理解，因此，它正被广泛地应用到人工智能领域的研究中。本以PROLOG为例，对逻辑程序设计中的基本概念和知识点进行了阐述，并结合一个具体实例－－求解N皇虫问题，讲解了逻辑程度设计的一般过程。同时，也对WIN32平台下的集成开发环境－Visual Prolog作了简单的介绍。     

试论英语翻译程序论的应用

针对学生在翻译学习所遇到的困难,介绍了语言生成的三段式认知程序模式,并通过明确翻译在不同阶段的关键任务,显示出逻辑关系、语义子句、时间逻辑顺序在英汉翻译中所起的重要作用.