归纳逻辑程序设计相关论文
动态系统（Dynamical system）是一个数学概念,指其状态根据一组固定规则（又称演变规则）随时间变化的系统,这组规则确定了系统的一个状态......
针对当前CILP技术的局限性,该文研究能够导出包含多个变量的多项式不等式/近似等式/近似非等式约束的CILP新技术,并研制了一个自顶......
大多数数据挖掘方法针对的对象是传统的单表形式的数据.然而,通常现实数据中包含很多不同类型的实体(多表).对这样的数据的挖掘形......
数据挖掘技术是当前计算机技术的研究热点之一,关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为......
语义Web研究的主要目的就是扩展当前的Web，使得Web中所有信息都是具有语义的，是计算机能够理解和处理的。Web挖掘使用数据挖掘技术从......
多关系数据挖掘是近年来快速发展起来的重要的数据挖掘领域之一。多关系分类作为一种重要的数据挖掘技术得到了快速发展,并且被广......
为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面......
归纳是哲学家、逻辑学家、经验自然科学家和人工智能科学家共同关注的主题.亚里士多德说:“归纳法是从个别到一般的过程.”[1]人工......
提出一种基于归结的并有关于背景知识及示例的一致特化理论，该理论给出了最大一般特化假设的归结构造方法，可将其作为一种蕴涵意义下......
目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式,而多关系数据挖掘(MRDM)则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决......
针对归纳逻辑程序设计中学习子句所遇到的较大搜索空间问题,提出子句模板的概念.用遗传算法先学习子句模板,再结合标记矩阵和按信......
为发现W eb使用记录中所蕴涵的用户访问模式,在深入分析日志本体中事件间的抽象关系后,提出适用于原子事件和复合事件间整分关系推......
动作模型学习可以使得Agent 主动适应动态环境中的变化，提高Agent 的自治性，同时也可为动态域建模提供一个初步模型，为后期的模型......
期刊
语义网络数据挖掘是基于语义网络环境的数据挖掘，它给数据挖掘技术的应用研究提出了新的课题。归纳逻辑程序设计是由机器学习与逻辑......
对FOIL算法进行了深入剖析，针对归纳逻辑程序设计处理数值量弱的缺点，在FOIL算法的基础上作了改进。研究一种新的约束归纳算法，该算法......
遗传归纳逻辑程序设计(GILP)的个体编码生长现象严重影响了算法的性能和规则的可读性。但从初始种群开始添加长度惩罚项来解决个体......
归纳逻辑程序设计是由机器学习与逻辑程序设计交叉所形成的一个研究领域，是机器学习的前沿研究课题。该文首先从归纳逻辑程序设计的......
复杂结构归纳学习的需求近年来快速增长。复杂结构归纳学习方法按照知识表示方式不同分为基于逻辑的方法与基于数学图的方法。阐述......
为了利用GA来解决ILP方法中的性能瓶颈问题,关键在于如何把ILP的一阶规则编码为遗传算子可操作的位串形式. 提出了一种新的用于遗......
遗传归纳逻辑程序设计(GILP)的个体编码生长现象严重影响了算法的性能和规则的可读性 .通过对变长编码的模式分析,解释了GILP的个......
提出了一种新的约束归纳逻辑程序设计方法,并初步实现了一个自顶向下的约束归纳逻辑程序原型系统.该系统能够导出不受变量个数限制......
从关系数据挖掘的角度提出了挖掘特异规则的方法,该方法通过面向属性的方法来识别特异数据.借鉴Chi2算法的思想实现了特异数据的离......
在概述机器学习的基础上,介绍归纳逻辑程序设计这一机器学习方法所使用的逻辑技术,以及ILP的一般问题背景.指出：逻辑在推动计算机系......
归纳逻辑程序设计（ILP）是机器学习的一个重要分支，给定一个样例集和相关背景知识，ILP研究如何构建与其相一致的逻辑程序．这些逻辑程序由......
多关系数据分类是多关系数据挖掘重要任务之一，它能够直接从多关系数据表中发现有效模式，比命题分类方法具有更大优势。根据知识表示......
归纳逻辑程序设计是机器学习与逻辑程序设计交叉所形成的一个研究领域,克服了传统机器学习方法的两个主要限制:即知识表示的限制和......
随着关系数据库的发展,多关系数据挖掘正在成为数据挖掘的重要分支之一。多关系决策树是其中的一种重要方法。目前多关系决策树已......
采用遗传算法(GA)作为归纳逻辑程序设计(ILP)的搜索策略,可以提高ILP方法的鲁棒性和适应性.文章简要叙述了对作者提出的遗传归纳逻......
众多研究者致力于将朴素贝叶斯方法与原有的ILP系统结合，形成各种各样的多关系朴素贝叶斯分类器（MRNBC）。该文提出形成朴素贝叶斯分类......
数据挖掘技术是当前计算机技术的研究热点之一。当前的数据挖掘研究主要在命题逻辑的框架内，存在描述能力弱和不便于利用背景知识的......
Web2.0为用户提供了丰富的应用,大量用户的深度参与使Web正演变成一个生态系统。在向用户展示信息的同时,Web2.0也吸引着用户贡献......
提出并讨论了从正负例和背景知识学习含有约束的一阶谓词公式的约束归纳逻辑程序设计方法。该方法以国际上具有代表性的LIP系统Pro......
临床诊疗过程是一个复杂的决策过程,疾病的复杂性和患者的个体性使得临床诊疗总是一个极具挑战的思维推演和创新过程。相对现代医......
在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索......
多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能......
多关系关联规则挖掘是多关系数据挖掘的一个重要分支,指通过分析关系数据库中各关系表之间的数据,以发现存在于单个表以及多个表中......
在关系学习中样本无法在Rn空间中表示.与其他机器学习问题有很大不同,因为无法利用Rn空间的几何结构使得其解决异常困难.将多核学......
归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)是以一阶逻辑归纳理论为基础,并以一阶逻辑为表达语言的符号规则学习方法.ILP......
多关系数据挖掘是借鉴ILP技术，并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表......
