《表2 一些真实世界的TBox的实验结果》

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《不一致术语集最小基数诊断的分支限界》

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表2为各个计算最小基数术语集诊断的方法应用在上述12个TBox上的实验结果。其中，Smethod表示method方法相对于WidthHST的加速比，Tmethod表示method方法花费的时间，method可以替换为具体的方法名称。实验结果表明Dis‐joint‐HST和LWP在大多数数据集上的表现效果优于WidthHST算法，但是效率提升不是很明显。而且在一些数据集上，它们的效果反而不如WidthHST。这是由于不能总是保证不相交MIPS覆盖包含的MIPS对于计算最小基数诊断总是有帮助的，同时由于LWP中线程之间需要同步通信，导致有时会出现效率下降。本文提出的分支限界方法在所有的数据集上表现最好，而且效率提升明显，尤其是当|CMTD|较大时，效率提升更为显著。这是由于对于本文实验数据，由于有了下界的限制，分支限界方法都找到了大小为下界的诊断，因此能够快速计算出最小基数诊断。