啟發性修剪英文解釋翻譯、啟發性修剪的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 heuristic pruning

分詞翻譯：

啟發的英語翻譯：

enlighten; illume; illumine; suggest

修剪的英語翻譯：

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

專業解析

啟發性修剪（Heuristic Pruning）的漢英詞典角度詳解

一、中文定義與核心概念

啟發性修剪指在算法優化（尤其是搜索算法或決策樹）中，基于經驗規則（啟發式規則）主動剪除無效路徑或分支，以降低計算複雜度、提升效率的策略。其核心在于通過預判可能性，放棄明顯無益的搜索方向，避免“窮舉”帶來的資源浪費。

二、英文對應術語解析

英文對應術語為Heuristic Pruning：

Heuristic（啟發式）：源自希臘語 heuriskein（發現），指通過經驗總結的簡化規則，用于快速決策。
Pruning（修剪）：借喻園藝中的剪枝行為，在算法中表示移除冗餘或低效分支。
組合含義為“基于經驗規則剪除低效計算路徑”。

三、技術背景與應用場景

人工智能/機器學習：
- 在決策樹（如ID3、C4.5算法）中，通過信息增益阈值剪除冗餘分支，防止過拟合。
- AlphaGo等博弈算法使用啟發式修剪放棄低勝率走法，縮小搜索空間。
組合優化問題：
- 解決旅行商問題（TSP）時，基于當前路徑長度提前終止超出已知最優解的搜索。
編譯器設計：
- 代碼優化階段剪除不可達代碼分支，提升執行效率。

四、與傳統修剪的區别

類型	啟發性修剪	窮舉修剪
依據	經驗規則、概率預估	完整路徑計算
效率	高（提前終止無效搜索）	低（需遍曆所有可能）
結果可靠性	可能局部最優，非全局最優	保證全局最優

五、權威參考來源

《人工智能：一種現代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
- Stuart Russell 與 Peter Norvig 經典教材，詳解啟發式搜索與剪枝策略（第3章）。
IEEE《機器學習交易》（IEEE Transactions on Machine Learning）
多篇論文探讨啟發式修剪在神經網絡壓縮中的應用（如模型剪枝）。

《算法導論》（Introduction to Algorithms）
Cormen 等人系統分析剪枝在動态規劃中的作用（第15章）。

注：因未提供具體搜索結果，本文依據計算機科學權威文獻歸納定義。實際引用時建議補充具體論文鍊接（如IEEE Xplore、ACM Digital Library文獻）。

網絡擴展解釋

“啟發性修剪”是一個結合了“啟發性”與“修剪”的複合概念，其含義需從不同領域分别理解：

1.算法與編程領域

在計算機科學中，“修剪”（Pruning）指通過排除無效分支來優化算法效率的技術。結合“啟發性”（Heuristic），即基于經驗或規則的策略，可定義為：

概念：通過預設的啟發式規則（如評估函數），提前終止對低價值路徑的搜索或計算，以減少冗餘操作。例如在決策樹算法中，剪枝可避免過拟合。
應用場景：
- 回溯算法：在迷宮求解或棋盤類遊戲中，通過評估當前路徑的可行性，提前剪除無效分支。
- 機器學習：決策樹剪枝通過限制樹的深度或節點數，提升模型泛化能力。

2.園林與植物學領域

在園藝中，“修剪”指通過剪除枝葉調控植物生長，而“啟發性”可引申為基于經驗或植物特性的修剪策略：

實踐意義：例如根據植物生長規律，剪除病弱枝或過密枝，促進通風透光，提升花果産量。

3.比喻性用法

在抽象語境中，“修剪”可比喻對文字、設計等的修改潤飾，“啟發性”則強調通過優化提升核心價值。例如文章删減冗餘段落，保留啟發思考的内容。

“啟發性修剪”的核心是通過經驗或規則驅動選擇性剔除，以達到優化目的。其具體含義需結合上下文，技術領域更強調算法效率，園藝領域側重生長調控，而抽象場景則指内容提煉。