启发性修剪英文解释翻译、启发性修剪的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 heuristic pruning

分词翻译：

启发的英语翻译：

enlighten; illume; illumine; suggest

修剪的英语翻译：

prune; trim; clip; crop; disbranch; manicure; pinch; shave; shear
【计】 cut-off; pruning

专业解析

启发性修剪（Heuristic Pruning）的汉英词典角度详解

一、中文定义与核心概念

启发性修剪指在算法优化（尤其是搜索算法或决策树）中，基于经验规则（启发式规则）主动剪除无效路径或分支，以降低计算复杂度、提升效率的策略。其核心在于通过预判可能性，放弃明显无益的搜索方向，避免“穷举”带来的资源浪费。

二、英文对应术语解析

英文对应术语为Heuristic Pruning：

Heuristic（启发式）：源自希腊语 heuriskein（发现），指通过经验总结的简化规则，用于快速决策。
Pruning（修剪）：借喻园艺中的剪枝行为，在算法中表示移除冗余或低效分支。
组合含义为“基于经验规则剪除低效计算路径”。

三、技术背景与应用场景

人工智能/机器学习：
- 在决策树（如ID3、C4.5算法）中，通过信息增益阈值剪除冗余分支，防止过拟合。
- AlphaGo等博弈算法使用启发式修剪放弃低胜率走法，缩小搜索空间。
组合优化问题：
- 解决旅行商问题（TSP）时，基于当前路径长度提前终止超出已知最优解的搜索。
编译器设计：
- 代码优化阶段剪除不可达代码分支，提升执行效率。

四、与传统修剪的区别

类型	启发性修剪	穷举修剪
依据	经验规则、概率预估	完整路径计算
效率	高（提前终止无效搜索）	低（需遍历所有可能）
结果可靠性	可能局部最优，非全局最优	保证全局最优

五、权威参考来源

《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
- Stuart Russell 与 Peter Norvig 经典教材，详解启发式搜索与剪枝策略（第3章）。
IEEE《机器学习交易》（IEEE Transactions on Machine Learning）
多篇论文探讨启发式修剪在神经网络压缩中的应用（如模型剪枝）。

《算法导论》（Introduction to Algorithms）
Cormen 等人系统分析剪枝在动态规划中的作用（第15章）。

注：因未提供具体搜索结果，本文依据计算机科学权威文献归纳定义。实际引用时建议补充具体论文链接（如IEEE Xplore、ACM Digital Library文献）。

网络扩展解释

“启发性修剪”是一个结合了“启发性”与“修剪”的复合概念，其含义需从不同领域分别理解：

1.算法与编程领域

在计算机科学中，“修剪”（Pruning）指通过排除无效分支来优化算法效率的技术。结合“启发性”（Heuristic），即基于经验或规则的策略，可定义为：

概念：通过预设的启发式规则（如评估函数），提前终止对低价值路径的搜索或计算，以减少冗余操作。例如在决策树算法中，剪枝可避免过拟合。
应用场景：
- 回溯算法：在迷宫求解或棋盘类游戏中，通过评估当前路径的可行性，提前剪除无效分支。
- 机器学习：决策树剪枝通过限制树的深度或节点数，提升模型泛化能力。

2.园林与植物学领域

在园艺中，“修剪”指通过剪除枝叶调控植物生长，而“启发性”可引申为基于经验或植物特性的修剪策略：

实践意义：例如根据植物生长规律，剪除病弱枝或过密枝，促进通风透光，提升花果产量。

3.比喻性用法

在抽象语境中，“修剪”可比喻对文字、设计等的修改润饰，“启发性”则强调通过优化提升核心价值。例如文章删减冗余段落，保留启发思考的内容。

“启发性修剪”的核心是通过经验或规则驱动选择性剔除，以达到优化目的。其具体含义需结合上下文，技术领域更强调算法效率，园艺领域侧重生长调控，而抽象场景则指内容提炼。