FOLD-R++: A Scalable Toolset for Automated Inductive Learning of Default Theories from Mixed Data
FOLD-R++: A Scalable Toolset for Automated Inductive Learning of Default Theories from Mixed Data
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FOLD-R：用于从混合数据中自动归纳学习默认理论的可扩展工具集
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Gupta, Gopal
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Wang, Huaduo;Gupta, Gopal
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DOI：
10.1007/978-3-662-44923-3
发表时间：
2014-09
期刊：
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影响因子：
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作者：
Gerson Zaverucha;V. S. Costa;A. Paes
通讯作者：
Gerson Zaverucha;V. S. Costa;A. Paes
DOI：
10.1145/1055686.1055687
发表时间：
2005-04
期刊：
ACM Trans. Comput. Log.
影响因子：
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作者：
Chiaki Sakama
通讯作者：
Chiaki Sakama
可解释的人工智能
DOI：
10.29242/rli.299.3
发表时间：
2019
期刊：
Research Handbook on Big Data Law
影响因子：
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作者：
M. Ridley
通讯作者：
M. Ridley
关于归纳概括的进一步说明
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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作者：
G. Plotkin
通讯作者：
G. Plotkin
通过答案集编程从树集成学习方法生成可解释的规则集
DOI：
10.4204/eptcs.345.26
发表时间：
2021
期刊：
Proceedings of the 37th International Conference on Logic Programming (Technical Communications) (ICLP 2021; Virtual Event), Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science
影响因子：
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作者：
Akihiro Takemura;Katsumi Inoue
通讯作者：
Katsumi Inoue