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一种基于SCAD的改进谓词发现方法
被引量:
1
1
作者
郑晓东
潘敬敏
胡汉辉
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期576-580,610,共6页
针对归纳逻辑编程中传统谓词发现方法会导致错误级联的难题,提出一种基于平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则化稀疏的改进谓词发现方法.新方法并不明确地创建新谓词,而是通过使用正则化稀疏方式将软谓词...
针对归纳逻辑编程中传统谓词发现方法会导致错误级联的难题,提出一种基于平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则化稀疏的改进谓词发现方法.新方法并不明确地创建新谓词,而是通过使用正则化稀疏方式将软谓词发现的参数一起正则化,从而隐式地组合紧密相关的规则.在软谓词发现中引入SCAD这一正则化稀疏模型,同时针对无偏稀疏性,着重观察SCAD对软谓词发现结果的影响.基于欧洲皇室家庭关系数据集进行试验,确定了μ,α的最优值,并完成了知识库完善试验.结果表明,该方法能有效克服错误级联这一难题,缩短对知识库的查询时间,并可提高谓词发现的平均精准度到0.798,远超过基于拉普拉斯正则化的软谓词发现方法的0.726.
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关键词
谓词发现
正则化稀疏
SCAD
归纳逻辑编程
假设语言
下载PDF
职称材料
题名
一种基于SCAD的改进谓词发现方法
被引量:
1
1
作者
郑晓东
潘敬敏
胡汉辉
机构
东南大学经济管理学院
东南大学-蒙纳士大学苏州联合研究生院
出处
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期576-580,610,共6页
基金
国家自然科学基金资助面上项目(70673010)
文摘
针对归纳逻辑编程中传统谓词发现方法会导致错误级联的难题,提出一种基于平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则化稀疏的改进谓词发现方法.新方法并不明确地创建新谓词,而是通过使用正则化稀疏方式将软谓词发现的参数一起正则化,从而隐式地组合紧密相关的规则.在软谓词发现中引入SCAD这一正则化稀疏模型,同时针对无偏稀疏性,着重观察SCAD对软谓词发现结果的影响.基于欧洲皇室家庭关系数据集进行试验,确定了μ,α的最优值,并完成了知识库完善试验.结果表明,该方法能有效克服错误级联这一难题,缩短对知识库的查询时间,并可提高谓词发现的平均精准度到0.798,远超过基于拉普拉斯正则化的软谓词发现方法的0.726.
关键词
谓词发现
正则化稀疏
SCAD
归纳逻辑编程
假设语言
Keywords
predicate invention
regularized sparsity
SCAD
inductive logic programming
hypothesis language
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于SCAD的改进谓词发现方法
郑晓东
潘敬敏
胡汉辉
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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