摘要：派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式.但是由人类专家设计的派生谓词规则(即领域理论)不能保证总是正确或者完备的,因此有时很难解释一个观察到的规划解为什么是有效的.结合归纳学习与分析学习的优点,文中提出一种称为FODRL(First-Order Derived Rules Learning)的算法,在不完美的初始领域理论的引导下从观察到的规划解中学习一阶派生谓词规则.FODRL基于归纳学习算法FOIL(First-Order Inductive Learning),最主要的改进是可以使用派生谓词的激活集来扩大搜索步,从而提高学习到的规则的精确度.学习过程分为两个步骤:先从规划解中提取训练例,然后学习能够最好拟合训练例和初始领域理论的一阶规则集.在PSR和PROME-LA两个派生规划领域进行实验,结果表明,在大部分情况下FODRL比FOIL(甚至包括其变型算法FOCL)学习到的规则的精确度都要高.

摘要：随着用户对3G网络的需求日益增强,EV-DO掉线给用户带来的感知影响越发突出。文章阐述了EV-DO掉线的定义及原理,并分析了EV-DO掉线的各种原因。

摘要：文章介绍了CDMA系统无线资源的软切换的管理与控制,包括切换类型、切换策略、无线网络设计对网络的影响、切换参数的设置、搜索窗参数设置、邻小区参数设置以及无线网络优化等内容。