RIA: Learning Domain Structure and Reasoning with it in Environments of Uncertain Knowledge
RIA:在不确定知识的环境中学习领域结构并用它进行推理
基本信息
- 批准号:9308868
- 负责人:
- 金额:$ 14.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:1993
- 资助国家:美国
- 起止时间:1993-07-01 至 1997-06-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This research addresses the issue of automated hypothesization of situation models that are needed as contexts for reasoning and decision making. The three different but related aspects that are addressed by this research are: 1. Learning from domain data the qualitative relationships among domain attribute and their associated probabilistic uncertainty knowledge; 2. Integration of uncertainty knowledge and other known causal qualitative relationships of the domain into a single graphical knowledge structure; and 3. Hypothesization of small and interesting situation models from the intermediate representation of domain knowledge acquired in the preceding step. The learning of qualitative relationships from databases is extended to include acquisition of temporal dependencies among attributes, and also to the cases when the available data is in the form of multi- databases. This learning method is also sought to be applied to the problem of incomplete databases. The knowledge based dynamic hypothesization of situation models is sought to be extended to apply to path planning and temporal modeling problems. The issue of specifying a situation model at varying levels of precision and certainty are also examined.//
这项研究解决了自动假设的问题 情境模型,作为推理的背景, 决策。 这三个不同但相关的方面是 本研究所解决的问题是:1. 从领域数据中学习 领域属性之间的定性关系 相关的概率不确定性知识; 2. 一体化 不确定性知识和其他已知因果定性 将领域的关系转化为单一的图形知识 结构; 3。 小而有趣的假设 基于领域中间表示的情境模型 在前一步中获得的知识。 的学习 从数据库的定性关系扩展到包括 获取属性之间的时间依赖关系,并且还 当可用数据是以多- 数据库。 这种学习方法也被应用于 数据库不完整的问题。 基于知识的动态 情境模型的假设试图扩展到 适用于路径规划和时间建模问题。 问题 在不同的精确度水平上指定一个情况模型, 我们也会检查的。//
项目成果
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