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归纳逻辑程序设计系统向约束方向的扩充

夏姗姗  
【摘要】: 我的硕士论文课题“归纳逻辑程序设计系统向约束方向的扩充”是国家自 然科学基金资助项目“约束归纳逻辑程序设计的研究”的一部分。 逻辑程序设计(Logic Programming,简称LPL)基于一阶谓词逻辑的Horn 子集,其丰富的表达能力极大地促进了知识处理、人工智能等应用领域的进一 步发展。 约束逻辑程序设计(Constraint Logic Programmng,简称CLP)是计算 机科学中具有战略意义的研究方向之一。约束逻辑程序设计将约束求解技术 和逻辑程序设计结合起来,用有关论域上的约束求解机制取代逻辑程序设计的 合一机制,将逻辑推理应用于计算,表达能力丰富,十分接近自然语言。 归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming,简称ILP)是机器 学习中的一个较新的研究领域。归纳逻辑程序设计可以看作LP的逆向求解,因 为ILP是根据事实求规则,而LP是已知规则对问题真假做出判断。 将ILP向约束方向扩充是一个具有重要意义和挑战性的研究工作。它将ILP 和CLP结合起来,形成约束归纳逻辑程序设计(Constraint Inductuve Logic Programming,简称CILP)这一崭新领域。 现在我们所扩充的ILP系统Progol是由英国牛津大学Stephen Muggleton 教授所主持的研究小组研制的系统。该系统是目前国际上最具有代表性的ILP 系统。本文对Progol系统进行了源程序级的深入剖析,在此基础上将它扩充为 能够学习出CLP程序的CILP系统。 本文提出了一种从正负例和背景知识学习含有约束原子的一阶谓词公式的 归纳逻辑程序设计方法。该方法是以Progol为基础,经过对它的研究剖析,加 入我们自己提出的学习约束原子的新方法,使得在不需要用户诱导的情况下, 系统直接经过正负例的比较与推导,得到一个覆盖正例而排斥负例的含约束原 子的结论子句集。本文介绍了用该方法所实现的CILP系统,同时讨论了应用该 方法的一些实例与进一步研究该问题的预期方向。 今后,我们将对系统进一步扩展完善,使之成为一个具有更大实用范围的 约束归纳逻辑程序设计系统。


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