掃き出し補数法の簡略化によるコストに基づく仮説推論
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概要
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仮説推論とは真偽の不明な事柄 (仮説) について取り敢えず真であると考えて推論を進め, ゴールが証明できればその仮説が正しかったものと考え, ゴールを導くことができない場合はその仮説は誤りであり別の仮説を考える, という形式の推論方式である. このような推論により, 知識べースに不完全な知識を含めることができるため知識べースの能力や汎用性を高めることができ, 診断, 設計といった実用的な問題にも応用する事が可能である. しかし仮説推論では, 知識べースの仮説間の矛盾チェッタについて問題規模に対し最悪で指数オーダの時間がかかるため, 推論速度の低下が問題となる. 推論時間の短縮法としてはこれまでに冗長計算の回避による効率化, 近似解法による計算時間の短縮等の方法が提案されてきた. これらのうち掃き出し補数法を利用した仮説推論システム, 知識構造に基づいて掃き出し操作を効率的に行うNBP法は, 準最適解を高速に求めることのできる手法として非常に有効である. 本稿でも掃き出し補数法をべースにした準最適解探索を考察する. なお準最適解というのは, ゴールを無矛盾で導く要素仮説の重みの和が必ずしも (最小) 最適ではないということである. また知識べースは, 真であることがわかっている背景知識と真偽が不明で互いに矛盾の可能性のある知識からなり, 背景知識はホーン節集合で与えられる。これは以降の議論で共通のものとする.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
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