文献

J-GLOBAL ID：201902237122575482   整理番号：19A1665219

ホーン記述論理における形式的文脈と帰納学習における結合の意味【JST・京大機械翻訳】

Joining Implications in Formal Contexts and Inductive Learning in a Horn Description Logic

著者 (1件)： Kriegel Francesco (Institute of Theoretical Computer Science, Technische Universitaet Dresden, Dresden, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11511  ページ： 110-129  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 結合含意は,それぞれ,前提と結論において属性が生じる可能性がある明示的に特定されている含意の制限された形式である。与えられた形式的文脈において妥当な結合含意の健全で完全な公理化のための技術を提供した。特に,与えられた形式的文脈において有効な結合含意に対する正準基底を提案した。これはこのような基底の間の最小基数の性質を享受する。妥当な結合含意の集合の形式における背景知識を組み込むことができる。さらに,Horn記述論理における帰納学習への応用を提案した。すなわち,与えられた解釈からの[数式:原文を参照]概念介在物の音と完全な公理化のための手順を開発した。複雑性解析は,この手順が決定論的指数時間で実行することを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音響 ,  基底 ,  *帰納学習 ,  データマイニング ,  *ホーン ,  含意 ,  介在物
準シソーラス用語： 決定論 ,  複雑性 ,  背景知識 ,  基数 ,  公理化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 帰納学習 ,  データマイニング ,  公理化 ,  形式概念解析 ,  意味の結合 ,  ホーン記述論理 ,  概念包含

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ホーン ,  記述論理 ,  文脈 ,  帰納学習 ,  意味