大規模オブジエクト指向データベースを対象とした知識獲得システムの研究

大规模面向对象数据库知识获取系统研究

基本信息

批准号：
07780339
负责人：
有村博紀
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,大規模オブジェクト指向データベースを対象とした知識獲得システムの実現方法をあきらかにすることを目的として,研究をおこなった.このために申請者が提案した学習手法である極小多重汎化を,データベースを対象に拡張し,高速な学習手続きを開発した.具体的には,つぎの研究をおこなった.(1)オブジェクト指向データベースにおける概念継承と背景知識を統一的にあつかうために,背景知識として論理プロブラムが与えられた場合に,与えられデータベースの極小汎化を求める問題を考察し,高速な汎化手続きを開発した.さらに,この汎化手続きによって,制限された述語論理プログラムのクラスが,正例だけから多項式時間極限可能であることを示した.(2)計算量理論の立場から,最も単純な体系である原子式の極小多重汎化問題を考察し,未知仮説の正確な同定に必要な時間計算量と質問情報量を理論的に明らかにした.これにより,正確な同定を高速におこなうには,知識獲得システム自身が決定実験をおこない,必要な例を動的に得る仕組みが必要なことがわかった.(3)開発中の知識獲得システムを,本研究で得た汎化手続きの導入によって拡張し,遺伝子配列と蛋白質に関するオブジェクト指向データベースを対象として知識獲得実験をおこなった.この計算機実験によって,開発した汎化手続きの実際のデータベースにおける有効性を検証した.

在这项研究中，我们进行了一个研究项目，目的是揭示针对大规模面向对象数据库的知识采集系统的实现方法。为此，我们将申请人提出的学习方法扩展到数据库，并开发了高速学习程序。具体来说，我们进行了以下研究。（1）为了在面向对象的数据库中统一处理概念的继承和背景知识，我们研究了当给定数据库作为背景知识并制定高速概括过程时，寻求给定数据库的小型征服的问题。此外，这种泛化过程会导致各种类型的谓词逻辑程序，这些程序仅受积极示例的限制。它表明标称时间限制是可能的。（2）从计算复杂理论的角度来看，我们检查了原子公式的最小多重概括问题，这是最简单的系统，理论上揭示了准确识别未知假设所需的时间计算和问题信息。这表明，为了高速执行准确的识别，需要系统才能执行决策实验并动态获得必要的示例。（3）通过引入本研究中获得的概括程序扩展了正在开发的知识采集系统，并使用面向对象的基因序列和蛋白质数据库进行了知识采集实验。该计算机实验验证了实际数据库中开发的概括程序的有效性。