| 研究課題/領域番号 |
10780236
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| 研究種目 |
奨励研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
坂間 千秋 和歌山大学, システム工学部, 助教授 (20273873)
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| 研究期間 (年度) |
1998 – 1999
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| 研究課題ステータス |
完了 (1999年度)
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| 配分額 *注記 |
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
1999年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
1998年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | アブダクション / 帰納推論 / アブダクティブな一般化 / アブダクティブな特殊化 / 帰納的学習 / 機能推論 / 知識ベース更新 |
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| 研究概要 |
本研究では、アブダクションに帰納推論の機能を導入することによって、両者の機能を併せ持つ仮説推論の手法を検討した。具体的には、「アブダクティブな一般化」の技法を導入し、ホーン論理プログラムからなる知識ベースにおいて正の事例が与えられたときに、事例を説明する仮説事実をアブダクションを使って計算し、その仮説を使って知識ベースを一般化するアルゴリズムを開発した。一方、アブダクティブな一般化はしばしば知識ベースを過度に一般化し、その結果知識ベースが負の事例と矛盾することがある。この場合に、矛盾を引き起こす原因をアブダクションを使って検出し、検出された知識を特殊化して知識ベースの無矛盾性を回復する「アブダクティブな特殊化」の技法を導入した。アブダクティブな一般化と特殊化は、論理プログラミングにおけるアブダクションの計算手続きを使って実現することができる。また、一般に網羅的探索を必要とする帰納推論アルゴリズムと比較すると、本手法は仮説ルールを構成する過程においてアブダクションを使って候補仮説の探索空間を絞ることによって、より効率的に仮説を生成することができる。
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