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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于改进Rete算法的规则推理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115392466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211009172.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于改进Rete算法的规则推理方法是由初红艳;刘志健;李卓然;董可;东岳峰设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Rete算法的规则推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进Rete算法的规则推理方法，通过数据库技术和构建决策树模型混合的方式对Rete规则匹配算法进行改进，提出了基于改进Rete算法的规则推理方法。本发明针对构建Rete算法规则网络的过程中，不合理的规则条件排序会导致共享节点数量的减少，从而降低推理效率，且规则结论受较多因素影响时，强限制性条件的排序位置也会影响最终的推理效率等问题，提出了一种改进Rete算法的规则推理方法，能够简化规则推理过程，提高规则推理效率。

本发明授权基于改进Rete算法的规则推理方法在权利要求书中公布了：1.基于改进Rete算法的规则推理方法，用于模具结构设计中的浇口形式设计，其特征在于，利用数据库和决策树模型混合的方式对Rete规则匹配算法进行改进，从而达到提高规则推理效率的目的，该方法的实现包括如下3个步骤： 步骤1：通过数据库的方式对规则条件进行重新排序； 步骤2：通过计算信息熵的方式构建规则决策树模型； 步骤3：通过决策树模型确定限制性条件对Rete规则网络的结构进行优化； 步骤1中，步骤1.1：对数据库中的每个规则库建立其对应的条件库，提取规则库中每条规则的前提条件存入条件库中；计算条件库中每个条件出现的频率，并将其按频率由高到低进行排序； 步骤1.2：将规则库每条规则中的前提条件重新排序；根据条件库中每个条件的先后顺序，对规则库每条规则中的前提条件进行重排序；条件库中排序靠前的条件，需要放在规则中的靠前位置； 步骤2：通过计算信息熵的方式构建规则决策树模型； 步骤2.1：通过步骤1的条件排序操作后，将规则库中的规则组成分为前提条件和类别两大部分；条件属性集合A={塑件形状、塑件体积、材料黏度、外观质量要求、塑件壁厚}，类别集合B={侧浇口、点浇口、潜伏式浇口}； 步骤2.2：计算信息熵的原始公式表示如下： 1 其中，表示随机事件X为的概率； 首先计算类别信息熵，类别信息熵表示的是所有规则样本中各种结论类别出现的不确定性之和；后续的条件信息熵和条件的分裂信息量都由此公式计算得到； 步骤2.3：计算条件信息熵，条件属性的信息熵越大，表示这个属性中拥有的样本结论类别越不一致； 步骤2.4：计算信息增益，信息增益=类别信息熵-条件信息熵，表示的是信息不确定性减少的程度； 步骤2.5：计算条件的分裂信息量； 步骤2.6：计算信息增益率，信息增益率=信息增益分裂信息量； 步骤2.7：选取信息增益率最大的条件最为强限制性条件； 步骤2.8：重复步骤2.2至步骤2.7操作，计算判断其他条件的限制性排序； 步骤2.9：根据各条件的限制性排序构建规则决策树。

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