1(吉林大学软件学院 长春 130012);2(吉林大学计算机科学与技术学院 长春 130012);3(符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春 130012) (ouyangdantong@163.com)
出版日期: 2020-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61872159,61672261,61502199)Minimal Conflict Set Solving Method Combined with Fault Logic Relationship
Ouyang Dantong1,2,3, Gao Han1,3, Xu Yini2,3, Zhang Liming1,2,31(College of Software Engineering, Jilin University, Changchun 130012);2(College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012);3(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering(Jilin University), Ministry of Education, Changchun 130012)
Online: 2020-07-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61872159, 61672261, 61502199).摘要/Abstract
摘要： 基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set enumeration tree, SE-Tree),然后针对故障输出无关元件的组合进行剪枝.在MCS-SFFO方法的基础上,结合电路的故障逻辑关系提出求解极小冲突集的进一步剪枝方法MCS-FLR(minimal conflict set-fault logic relationship)：首先提出单元件非冲突集定理,对单元件集合进行剪枝,避免了对无解空间中单元件节点的访问;其次,提出非极小冲突集定理,推证得出故障输出相关元件集的超集都是冲突集,故对有解空间中的非极小解进行剪枝.MCS-FLR方法在MCS-SFFO方法基础上减少了大量有解空间和部分无解空间调用SAT求解器的次数,节省了求解时间.实验结果表明：相比于MCS-SFFO方法,MCS-FLR方法求解效率有显著提高.
参考文献
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