Advanced Approximation Methods and Specification Schemes for Automated Reasoning

自动推理的高级逼近方法和规范方案

基本信息

  • 批准号:
    0086529
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 41.54万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2000
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2000-09-15 至 2004-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project will explore three avenues in reasoning and knowledge representation: development of new approximation methods that incorporate user-adaptive and any-time features; development of hybrid knowledge-bases that combine deterministic information (constraints) and probabilistic information (belief networks), and which are both semantically coherent and computationally effective; and application of hybrid languages and algorithms to temporal reasoning problems in the domains of planning, scheduling, and diagnosis. The outcome of this research will include a system of algorithmic tools which address issues of non-tractability in an innovative and practical manner, and which are applicable to a new knowledge-based framework that allows the expression of both causal and constraint-like information, thus facilitating tasks such as planning, diagnosis and design. Parameterization will allow users to control the algorithms and adjust them to their own domains and resources. The computational tools will support the solution of challenging problems at the frontiers of diverse areas of science and industry such as robotics, planning and scheduling, bioinformatics (linkage analysis and protein secondary structure prediction), and e-commerce (multi-agent combinatorial auctions).
该项目将探索推理和知识表示方面的三种途径:开发新的近似方法,这些方法结合了用户自适应和任何时间功能; 开发结合确定性信息(约束)和概率信息(信仰网络)的混合知识基础,并且在语义上都是相干且在计算上有效的; 以及将混合语言和算法应用于计划,调度和诊断领域的时间推理问题。 这项研究的结果将包括一个算法工具系统,该系统以创新和实用的方式解决了不挑剔的问题,并且适用于新的基于知识的框架,该框架可以表达因果关系和约束式信息,从而促进了诸如计划,诊断和设计等任务。 参数化将允许用户控制算法并将其调整为自己的域和资源。 计算工具将支持在科学和行业不同领域的边界解决挑战性问题的解决方案,例如机器人技术,计划和调度,生物信息学(链接分析和蛋白质二级结构预测)和电子商务(多机构组合拍卖)。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Rina Dechter其他文献

Causal Inference from an EM-Learned Causal Model
从 EM 学习的因果模型进行因果推断
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Anna K. Raichev;Jin Tian;Rina Dechter
  • 通讯作者:
    Rina Dechter
Exploring UFO’s
探索UFO
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Bobak Pezeshki;Radu Marinescu;Alexander Ihler;Rina Dechter
  • 通讯作者:
    Rina Dechter
Surrogate Bayesian Networks for Approximating Evolutionary Games
用于近似进化博弈的代理贝叶斯网络

Rina Dechter的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Rina Dechter', 18)}}的其他基金

RI: Small: Anytime Algorithms and Bounds for Probabilistic Graphical Models
RI:小:概率图形模型的随时算法和界限
  • 批准号:
    2008516
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RI: Small: Heuristic Search Algorithms for Probabilistic Graphical Models
RI:小:概率图形模型的启发式搜索算法
  • 批准号:
    1526842
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RI: Medium: Approximation Algorithms for Probabilistic Graphical Models with Constraints
RI:中:带约束的概率图形模型的近似算法
  • 批准号:
    1065618
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
WORKSHOP - Heuristics, Probabilities and Causality
研讨会 - 启发式、概率和因果关系
  • 批准号:
    1025552
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RI: High Performance Algorithms for Probabilistic and Deterministic Graphical Models
RI:概率性和确定性图形模型的高性能算法
  • 批准号:
    0713118
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Strategies for High Performance Graph-Based Reasoning
高性能基于图的推理策略
  • 批准号:
    0412854
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Tractable Reasoning
易于推理
  • 批准号:
    9610015
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
PYI: Characterization of Tractable Sub-Problems in Automated Reasoning
PYI:自动推理中可处理子问题的表征
  • 批准号:
    9157636
  • 财政年份:
    1991
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

基于隐空间近似和自平衡学习的高维混合变量问题设计优化方法研究
  • 批准号:
    52305296
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30.00 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
格值有穷自动机的近似极小化方法研究
  • 批准号:
    12301596
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
近似计数的新方法与新问题
  • 批准号:
    62372289
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
复数运算的新型通用快速近似方法及其可重构实现研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大规模半正定规划的近似互补方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

誤差と区分数のトレードオフを事前に把握可能な区分線形近似方法の研究
预先掌握误差与分段数之间权衡的分段线性逼近方法研究
  • 批准号:
    24K17471
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Quantum Monte Carlo methods beyond the fixed-node approximation: excitonic effects and hydrogen compounds
超越固定节点近似的量子蒙特卡罗方法:激子效应和氢化合物
  • 批准号:
    2316007
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Developments and Applications of Numerical Verification Methods for Finite Element Approximation of Differential Equations
微分方程有限元逼近数值验证方法的发展与应用
  • 批准号:
    23K03232
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Fast numerical methods for solving large-scale matrix equations
求解大规模矩阵方程的快速数值方法
  • 批准号:
    23K19951
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Exploring high-reliability and cost-effective methods for generating feedback comment generataton for writing learning
探索高可靠性和高性价比的写作学习反馈评论生成方法
  • 批准号:
    22K12326
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 41.54万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了