-
题名归纳逻辑程序设计综述
被引量:3
- 1
-
-
作者
郑磊
贾东
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第17期43-46,86,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60173014)
北京市自然科学基金资助项目(编号:4022003)
-
文摘
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问题背景、类型划分和搜索程序子句三个方面介绍了归纳逻辑程序设计系统的概貌;然后结合实验室的相关研究工作,回顾了归纳逻辑程序设计研究的发展;之后介绍了归纳逻辑程序设计领域中需要深入研究的若干问题,并提出了新的解决思路;最后是总结,以引起读者对归纳逻辑程序设计领域研究的进一步关注。
-
关键词
机器学习
逻辑程序设计
归纳逻辑程序设计
粗糙—归纳逻辑程序设计
遗传归纳逻辑程序设计
约束归纳逻辑程序设计
关系数据挖掘
-
Keywords
Machine Learning,Logic Programming,Inductive L ogic Programming,Rough Inductive Logic Programming,Genetic Inductive Logic Pro gramming,Constraint Inductive Logic Programming,Relational Data Mining
-
分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名遗传归纳逻辑程序设计的个体编码生长现象
被引量:3
- 2
-
-
作者
杨新武
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第8期1238-1243,共6页
-
基金
国家自然科学基金 ( 60 173 0 14 )
北京市自然科学基金 ( 4 0 2 2 0 0 3 )
-
文摘
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的个体编码生长现象 并发现 ,若从初始种群开始添加长度惩罚项来解决个体编码生长问题 ,种群会出现退化现象 而采取在演化的初期不添加惩罚项 ,在种群的性状有了明显改善后再添加惩罚的策略 ,既可避免种群退化 ,又可有效解决个体编码生长问题 .
-
关键词
归纳逻辑程序设计
遗传归纳逻辑程序设计
遗传算法
模式分析
-
Keywords
inductive logic programming
GILP
genetic algorithm
schema analysis
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名约束归纳逻辑程序设计系统
- 3
-
-
作者
郑磊
刘椿年
贾东
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第19期6-7,25,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60173014)
北京市自然科学基金资助项目(4022003)
-
文摘
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的多种形式的线性约束,得出覆盖正例而排斥负例的含约束的Horn子句程序。
-
关键词
约束
归纳逻辑程序设计
约束归纳逻辑程序设计
-
Keywords
Constraints
Inductive logic programming(ILP)
Constraint inductive logic programmin(CILP)
-
分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名遗传归纳逻辑程序设计中规则的位串表示法
被引量:10
- 4
-
-
作者
杨新武
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院
-
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期297-302,共6页
-
基金
国家"863"高技术发展资助项目(863-306-ZT06-07-02)
国家自然科学基金资助项目(NSFC69883001)
-
文摘
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传算法(GA)的一阶规则位串表示法.示例分析表明,这是一种结合GA算法和ILP技术的有效的规则位串表示法.
-
关键词
遗传算法
归纳逻辑程序设计
位串表示法
数据挖掘
ILP
一阶规则集
遗传算子
-
Keywords
genetic algorithm
logic program
bits string representation
-
分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O242.23
[理学—计算数学]
-
-
题名归纳逻辑程序设计综述
被引量:2
- 5
-
-
作者
戴望州
周志华
-
机构
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期138-154,共17页
-
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1004300)
国家自然科学基金项目(61751306)~~
-
文摘
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学得的模型是易于理解的一阶逻辑符号规则,而非难以解释的黑箱模型;在学习中可以相对容易地显式利用以一阶逻辑描述的领域知识;学得模型能对领域中个体间的关系进行建模,而非仅仅对个体的标记进行预测.然而,由于潜在假设空间巨大,进行高效学习有相当的困难.综述了ILP领域的研究情况,从不同一阶逻辑归纳理论的角度对主流的ILP方法做出了梳理.还介绍了近年来ILP基于二阶诱导推理理论的扩展、基于概率的扩展和引入可微构件的扩展.最后,介绍了ILP在实际任务中的代表性应用,探讨了ILP方法目前所遇到的挑战,并对其未来发展进行了展望.
-
关键词
机器学习
一阶逻辑
规则学习
归纳逻辑程序设计
概率归纳逻辑程序设计
-
Keywords
Key words machine learning
first-order logic
rule learning
inductive logic programming(ILP)
probabilistic inductive logic programming(PILP)
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名约束归纳逻辑程序设计方法的研究
被引量:3
- 6
-
-
作者
郑磊
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第10期63-66,共4页
-
基金
国家自然科学基金(编号:60173014)
北京市自然科学基金(编号:4022003)
-
文摘
提出了一种新的约束归纳逻辑程序设计方法。该方法能够与自顶向下的归纳逻辑程序设计系统结合,通过在自顶向下归纳方法的一步特殊化操作中引入Fisher判别分析等方法,使得系统能够导出不受变量个数限制的多种形式的线性约束,在不需要用户诱导,不依赖约束求解器的情况下,学习出覆盖正例而排斥负例的含约束的Horn子句程序。
-
关键词
约束归纳逻辑程序设计方法
程序设计方法
机器学习
Porlog语言
ILP系统
-
Keywords
Constraints,Inductive Logic Programming,Constraint Inductive Logic Programming
-
分类号
TP311.11
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于位串编码的遗传归纳逻辑程序设计
被引量:3
- 7
-
-
作者
杨新武
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期13-14,20,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助重大项目(60496322)
北京市组织部优秀人才基金资助项目(20051D0501508)
-
文摘
归纳逻辑程序设计是基于一阶逻辑的数据挖掘新方法。一阶规则挖掘是目标谓词和背景知识谓词对应的各种原子的复杂组合优化问题。该文根据Occam’s razor原理提出原子的位串编码,设计相应的遗传算子,基于sequential covering策略提出采用遗传算法作为搜索策略的遗传归纳逻辑程序设计算法GILP。在连通图问题和gcd问题上验证算法的可行性。
-
关键词
遗传算法
归纳逻辑程序设计
位串编码
-
Keywords
genetic algorithm
inductive logic programming
bit-string encoding
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名约束归纳逻辑程序设计的研究
- 8
-
-
作者
夏姗姗
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院
-
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
2000年第3期108-112,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目!(NS FC0983001)
国家"863"高技术发展资助项目!(863-306ZT-6-07-2)
-
文摘
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ILP系统Progol为基础,加入我们自己的学习约束的新方法,在不需要用户诱导的情况下,经过对正负例的比较与推导,学习出覆盖正例而排斥负例的含约束的Horn子句程序,同时介绍了这个ILP系统的实现算法和应用实例.
-
关键词
约束
归纳逻辑程序设计
约束归纳逻辑程序设计
机器学习
-
Keywords
constraints, inductive logic programming, constraint inductive logic programming
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名选择策略对遗传归纳逻辑程序设计收敛性能的影响
- 9
-
-
作者
杨新武
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期8-9,15,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60173014)
北京市自然科学基金资助项目(4022003)
-
文摘
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辑程序设计(GILP) 算法作的改进,测试了选择策略对GILP算法收敛性能的影响。采用不同的选择策略不会影响算法的最终收敛结果,但会产生不同的选择压力,导致算法具有不同的收敛速率。
-
关键词
选择策略
收敛性能
遗传算法
归纳逻辑程序设计
数据挖掘
-
Keywords
Genetic algorithm
Inductive logic programming
Convergence
-
分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名归纳逻辑程序设计方法综述
- 10
-
-
作者
李艳娟
郭茂祖
-
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
东北林业大学信息与计算机工程学院
-
出处
《智能计算机与应用》
2012年第3期13-17,22,共6页
-
基金
国家自然科学基金(61171185
60932008
+2 种基金
60832010)
高等学校博士学科点专项科研基金(20112302110040)
中国博士后科学基金特别资助(201003446)
-
文摘
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背景知识利用的限制,成为机器学习的前沿研究课题。首先从归纳逻辑程序设计的产生背景、定义、应用领域及问题背景介绍了归纳逻辑程序设计系统的概貌,对归纳逻辑程序设计方法的研究现状进行了总结和分析,最后探讨了该领域的进一步的研究方向。
-
关键词
人工智能
机器学习
逻辑程序设计
归纳逻辑程序设计
背景知识
-
Keywords
Artificial Intelligence
Machine Learning
Logic Programming
Inductive Logic Programming
.Background Knowledge
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于归纳逻辑程序设计的特异规则挖掘
被引量:2
- 11
-
-
作者
黄明新
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
-
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期495-499,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60173014)
北京市自然科学基金资助项目(4022003)
-
文摘
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散,并定性地描述了数据的特异程度,结合经典的归纳逻辑程序设计系统FDIL,自然地挖掘出了特异规则,突破了传统命题级数据挖掘的框架.试验结果表明利用该方法能够发现被传统的关联规则挖掘算法所忽略的有价值的知识.
-
关键词
归纳逻辑程序设计
关系数据挖掘
特异规则
-
Keywords
inductive logic programming
relational data mining
peculiar rules
-
分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名分布式并行约束归纳逻辑程序设计研究
被引量:1
- 12
-
-
作者
卢向澄
郑磊
刘椿年
-
机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2005年第9期34-36,45,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60173014)
北京市自然科学基金资助项目(4022003)
北京工业大学研究生科技基金资助项目(YKJ-2003-45)
-
文摘
CILP是关系数据挖掘的主要技术之一。为提高CILP系统的效率,提出了一种基于C3模型,元学习技术和主从式静态负载平衡策略的分布式并行CILP算法,并实现了一个基于COW机群结构的分布式并行CILP原型系统。实验表明该算法是高效的,能获得较好的负载平衡,较高的加速比和并行效率。
-
关键词
约束归纳逻辑程序设计
分布式并行逻辑程序归纳设计
关系数据挖掘
-
Keywords
CILP
PCILP
RDM
-
分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名归纳逻辑程序设计综述
被引量:1
- 13
-
-
作者
赵丽丽
孙吉贵
-
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
-
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2005年第S2期161-169,共9页
-
文摘
归纳逻辑程序设计是逻辑程序设计和机器学习的一个交叉研究领域。先概述了归纳逻辑程序设计的历史及发展现状;对归纳逻辑程序设计学习器进行了分类和形式化定义,并给出了学习器的质量标准;按划分的类型分别讨论了归纳逻辑程序设计学习器的主要求解算法;进一步指出了归纳逻辑程序设计未来的发展前景,提出了归纳逻辑程序设计领域需要深入研究的若干问题。
-
关键词
归纳逻辑程序设计
逻辑程序设计
机器学习
-
Keywords
inductive logic programming (ILP)
logic programming (LP)
machine learning
-
分类号
TP311.11
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名归纳逻辑程序设计研究
- 14
-
-
作者
陈晶晶
-
机构
中国人民大学哲学院
-
出处
《重庆理工大学学报(社会科学)》
CAS
2013年第10期5-9,18,共6页
-
基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目"语言逻辑中非连续性量词问题研究"(13XNH235)
-
文摘
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统处理复杂问题上发挥着越来越重要的作用,ILP利用逻辑技术来推进机器学习的过程无疑是它的创新之处,在赞赏ILP优点的同时,也要看到ILP的不足之处。
-
关键词
机器学习
归纳学习
归纳逻辑程序设计
泛化
特化
-
Keywords
machine learning
inductive learning
inductive logic programming
generalization
specialization
-
分类号
B81
[哲学宗教—逻辑学]
-
-
题名复杂结构归纳学习研究
被引量:2
- 15
-
-
作者
李琳娜
杨炳儒
-
机构
北京科技大学信息工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期1-7,共7页
-
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60675030)
-
文摘
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。阐述了复杂结构归纳学习研究的历史沿革,介绍、分析和对比了不同知识表示方式下的学习方法,给出了复杂结构归纳学习将来发展面临的挑战和需重点解决的问题。
-
关键词
复杂结构
归纳学习
基于图的概念学习
归纳逻辑程序设计
高阶逻辑
-
Keywords
complex structure
inductive learning
graph-based concept learning
inductive logic programming
higher-order logic
-
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于FOIL算法的约束归纳方法研究
- 16
-
-
作者
杨道文
李志涛
李飞雄
-
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
-
出处
《苏州大学学报(工科版)》
CAS
2009年第2期1-5,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(编号60673092
60775046
+1 种基金
60873116)
教育部科学技术研究重点资助项目(编号207040)
-
文摘
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,该算法通过在特殊化时对假设空间的划分和引入Fisher判别方法,能够导出不受变量个数限制的多种形式的线性约束。实验结果证明,改造后的算法在约束求解方面具有有效性。
-
关键词
归纳逻辑程序设计
FOIL
一阶规则集合
-
Keywords
ILP
FOIL
first order-rules
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名多关系数据挖掘方法研究
被引量:5
- 17
-
-
作者
徐光美
杨炳儒
张伟
宁淑荣
-
机构
北京科技大学信息工程学院知识工程研究所
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第9期8-12,共5页
-
基金
国家科技成果重点推广计划项目(2003EC000001)
-
文摘
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可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题,它不仅有更强的信息表示能力,可以表示和发现更复杂的模式,还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来,借鉴归纳逻辑程序设计(ILP)技术,已经形成许多多关系数据挖掘方法,如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。
-
关键词
多关系数据挖掘(关系数据挖掘)
归纳逻辑程序设计
关系分类回归
关系关联规则
基于距离的关系方法
-
Keywords
Multi-Relational Data Mining(MRDM) ( Relational Data Mining, RDM)
Inductive Logic Programming (ILP)
Relational Classification and Regression
Relational Association Rules
Relational Distance-based Methods
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名多关系数据挖掘研究综述
被引量:4
- 18
-
-
作者
张伟
杨炳儒
宋威
-
机构
北京科技大学信息工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第2期1-6,共6页
-
基金
国家科技成果重点推广计划资助项目(编号:2003EC000001)
-
文摘
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,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多关系数据挖掘领域发生的原因和背景,其次总结了多关系数据挖掘研究的一般方法,然后介绍、分析了最具代表性的多关系数据挖掘算法。最后,总结了多关系数据挖掘将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。
-
关键词
多关系数据挖
掘归纳逻辑程序设计
多关系决策树
关系距离测度
多关系关联规则
统计关系学习
-
Keywords
Multi-relational Data Mining (MRDM), Inductive Logic Programming (ILP), muhi-relational decision trees, relational distance measure, multi-relational association rules, Statistical Relational Learning(SRL)
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名多关系频繁模式发现研究
被引量:3
- 19
-
-
作者
张伟
杨炳儒
钱榕
-
机构
北京科技大学信息工程学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第7期158-164,共7页
-
基金
<国家科技成果重点推广计划>项目(2003EC000001)资助
-
文摘
频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘是当前数据挖掘研究中快速发展的重要领域之一。多关系频繁模式发现方法能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。本文首先归纳多关系频繁模式发现方法的发生历史背景,其次分析总结多关系频繁模式发现方法,最后提出了多关系频繁模式发现将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。
-
关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
归纳逻辑程序设计
选择图
基于图的数据挖掘
-
Keywords
Multi-relational data mining, Multi-relational frequent pattern discovery, Inductive logic programming, Selection graph, Graph-based data mining
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名一种自顶向下和自底向上相结合的ILP算法
被引量:2
- 20
-
-
作者
许中卫
李炜
宋杰
吴建国
-
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第15期23-25,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60273043)
安徽省高等学校青年教师科研资助项目(编号:2004jqL05)
-
文摘
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,这些逻辑程序由有限一阶子句组成。文章描述了一种综合当前一些ILP方法多方面优势的算法ICCR,ICCR溶合了以FOIL为代表的自顶向下搜索策略和以GOLEM为代表的自底向上搜索策略,并能根据需要发明新谓词、学习递归逻辑程序,对比实验表明,对相同的样例及背景知识,ICCR比FOIL和GOLEM能学到精度更高的目标逻辑程序。
-
关键词
归纳逻辑程序设计
自顶向下
自底向上
一阶子句
-
Keywords
inductive logic programming,top-down,bottom-up,first-order clause
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-