| Project/Area Number |
10780236
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
坂間 千秋 和歌山大学, システム工学部, 助教授 (20273873)
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| Project Period (FY) |
1998 – 1999
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1999)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 1999: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 1998: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 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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| Research Abstract |
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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