完全・不完全ルールの使用頻度を考慮した知識洗練化
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概要
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本稿では,例外を許容する不完全知識の存在下における知識の洗練化手法を提案する知識の洗練化とは,推論の効率化のために知識集合を再構成することをいう.ルール形式で表現した知識ベースでは,不完全知識を表現する不完全ル-ルに対してルールを満たさない不整合事例が増加した場合飢不整合事例に関するルールの増加によって推論効率が低下するこのような場合に本手法では,推論効率を向上するために不完全ルールの結論部を書換え,不整合事例に関するルールを削除し,推論結果の維持のために必要強ルールを追加する.こうした洗練化を実現するために,推論の際のル-ルの使用頻度に基づいた推論効率の評価方法を提案し,ル-ル集合を表現するグラフにおいて洗練化をモデル化する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-01-21
著者
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学:(現)株式会社東芝
-
北橋 忠宏
大阪大学産業科学研究所
-
馬場口 登
大阪大学産業科学研究所
-
大原 剛三
大阪大学産業科学研究所
-
桂田 浩一
大阪大学産業科学研究所
-
北橋 忠弘
大阪大学産業科学研究所
-
大原 剛三
現在 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
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