アブダクションと帰納推論の融合による知識発見に関する研究
| Project/Area Number |
11130101
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 克巳 神戸大学, 工学部, 助教授 (10252321)
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| Project Period (FY) |
1999
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1999)
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| Budget Amount *help |
¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 1999: ¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
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| Keywords | アブダクション / 帰納推論 / 拡張アブダクション / 知識発見 / 知識ベース更新 |
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| Research Abstract |
本研究では帰納推論とアブダクションをそれぞれ知識の発見と同化のプロセスと位置づけ、帰納推論を使って発見された知識をアブダクションを使って同化するしくみを検討した。具体的な方法は以下の通りである。先ず、発見された知識を背景知識ベースに同化するプロセスを「拡張アブダクション」を使って形式化した。拡張アブダクションは、「正の観測」を説明する従来のアブダクションに対して、「負の観測」の説明機能を持ち、また、知識ベースに仮説知識を導入する「正の説明」に対して、知識ベースから知識を取り除く「負の説明」を生成する機能をもつ。この結果、背景知識ベースを新たな知識を使って更新するプロセスは、拡張アブダクションによる極小な説明の生成によって特徴付けることが出来る。次に、こうした拡張アブダクションによる知識ベース更新のプロセスを演繹的に処理するためのプログラム変換の手法を導入し、知識ベースの更新を論理プログラミングの計算手続きを使って処理する方法を示した。さらに、種々の知識ベースの更新の計算量を解析し、比較・検討を行った。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
