帰納論理プログラミングにおける効果的背景知識利用の研究

归纳逻辑编程中背景知识的有效利用研究

• 批准号: 08780346
• 负责人: 犬塚 信博
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Nagoya Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780346/
• 关键词: 人工知能; 機械学習; 帰納学習; 論理プログラミング; アルゴリズム; 知識工学

帰納論理プログラミングにおける効果的背景知識利用の研究を行ない次の項目について各々結果を得た.背景知識の位相的構造による仮説の評価法従来帰納学習アルゴリズムで用いられる仮説評価法は情報論的評価がその主なものであった.しかし背景知識の知識量が多くなるにつれて候補仮説数は膨大となり,他の何らかの基準が必要となる.本研究では背景知識を構成する概念間に距離位相的構造を導入することで,より良い仮説を文脈に応じて評価する方法を提案した.本結果は記述工学に関する国際会議および人工知能学会全国大会に発表した.少数事例からの効率的帰納学習アルゴリズム少数事例からの帰納学習はアルゴリズムの実用的応用のためにも必須課題である.本研究では背景知識の論理的性質を利用することで仮説を絞り込み,効率良く学習するアルゴリズムを確立した.この結果は国際ILPワークショップで発表した.効率的ボトムアップ帰納学習アルゴリズムもう一つの効率的帰納学習法はボトムアップ法であるが,この方法は効率が良い反面,その汎用性に問題があった.本研究では経路構造と呼ばれる論理プログラムの項の構造の性質を利用した新しいアルゴリズムを提案し,汎用性を拡大した.この結果は今後発表する計画である.

In this paper, the background knowledge of the results is obtained by using the background knowledge of the research project. Background knowledge of the phase in order to learn how to use the method to discuss the situation. You know how much you know, how much you need to know. In this study, the background knowledge is based on the concept of distance phase in the system, and the proposed method is proposed. The results of this report describe the progress of the International Conference on artificial knowledge and the National Congress of the artificial knowledge Society. The number of cases in which a small number of cases are in use must be affected. The purpose of this study is to make use of the background knowledge to make sure that there is a good understanding of the background knowledge. The results show that the international ILP information system shows that the table is very simple. In terms of the rate of improvement, there is a difference in the rate of improvement in terms of the rate of improvement, the negative side of the rate, and the problem of usability. The purpose of this study is to make use of the proposal of the new project to improve the performance of the project. The results show that the table will be completed in the future.

项目成果

犬塚信博: "Top-down induction of logic programs from incomplete samples" Proc.of 6th Int'l inductive Logic Programming Workshop. 119-136 (1996)

Nobuhiro Inuzuka：“从不完整样本中进行逻辑程序的自顶向下归纳”，第 6 届国际归纳逻辑编程研讨会论文集 119-136 (1996)。

犬塚信博: "仮説の併合によるILPアルゴリズムの改良" 平成8年度電気関係学会東海支部連合大会論文集. 322-322 (1996)

Nobuhiro Inuzuka：“通过合并假设改进 ILP 算法”1996 年电气工程学会东海分会会议记录 322-322 (1996)。

犬塚信博: "知識の位相的構造に基づいた知識記述の理解度" 第10回人工知能学会全国大会論文集. 33-36 (1996)

Nobuhiro Inuzuka：“基于知识拓扑结构的知识描述的理解”日本人工智能学会第十届全国会议论文集33-36（1996）。

森脇康介: "self adaptation of agent's behavior using GA with n-BDD" Proc.of Int'l Ws.on Robot & Human Communication. 96-100 (1996)

Kosuke Moriwaki：“使用 GA 和 n-BDD 来自适应智能体行为”Proc.of Intl Ws.on Robot & Human Communication 96-100 (1996)。

犬塚信博: "A study of descriptions from a viewpoint of finite awareness" Proc.of lst Int'l Conf.on Notational Engineering. (発表予定).

Nobuhiro Inuzuka：“从有限意识的角度进行描述的研究”Proc.of lst Intl Conf.on Notational Engineering（即将提交）。