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Algorithm for Extraction Common Properties of Objects Described in the Predicate Calculus Language with Several Predicate Symbols

  • 01.10.2024
Erschienen in:

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Abstract

Der Artikel stellt zwei Algorithmen vor, MCF2 und MCFn, die entwickelt wurden, um maximale gemeinsame Eigenschaften aus Objekten zu extrahieren, die mit der Sprache der Prädikatenrechnung mit mehreren Prädikatensymbolen beschrieben werden. Diese Algorithmen adressieren die Herausforderung, gemeinsame Eigenschaften in komplexen strukturierten Objekten zu identifizieren, was für Aufgaben wie Klassenbeschreibung, mehrstufige Klassenbeschreibung und ontologische Konstruktion von entscheidender Bedeutung ist. Der MCF2-Algorithmus konzentriert sich auf Objekte, die durch zwei Prädikatssymbole beschrieben werden, während der MCFn-Algorithmus diese auf mehrere Prädikatssymbole ausweitet. Die Rechenkomplexität dieser Algorithmen wird gründlich analysiert, wobei MCF2 eine Komplexität von O (n ^ 2n) und MCFn ebenfalls eine ähnlich hohe Komplexität aufweist. Der Aufsatz enthält praktische Beispiele und eine Python-Implementierung, die die Bedeutung dieser Algorithmen für die Verringerung der Rechenkomplexität und die Verbesserung der Erkennungsaufgaben in der künstlichen Intelligenz hervorheben.

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Titel
Algorithm for Extraction Common Properties of Objects Described in the Predicate Calculus Language with Several Predicate Symbols
Verfasst von
T. M. Kosovskaya
J. Zhou
Publikationsdatum
01.10.2024
Verlag
Pleiades Publishing
Erschienen in
Programming and Computer Software / Ausgabe Sonderheft 1/2024
Print ISSN: 0361-7688
Elektronische ISSN: 1608-3261
DOI
https://doi.org/10.1134/S0361768824700348
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