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.

在本研究中，我们进行研究的目的是阐明一种实现大规模面向对象数据库的知识获取系统的方法。为此，我们应用了申请人提出的一种学习方法——最小多重泛化。具体来说，我们进行了以下研究。（1）为了统一处理面向对象数据库中的概念继承和背景知识，我们考虑了当给定逻辑程序作为背景知识时寻找给定数据库的最小泛化问题，并开发了高速泛化程序此外，这个泛化过程将受限谓词逻辑程序的类别从只有正例扩展到了很多。 (2)从复杂性理论的角度出发，考虑最简单系统的原子公式的最小多重泛化问题，计算准确识别未知假设所需的时间，从理论上阐明了计算量和计算量。因此，为了高速地进行准确识别，知识获取系统本身必须进行决策实验并动态生成必要的示例。 (3)通过引入本研究获得的泛化程序来扩展正在开发的知识获取系统，并针对基因序列和蛋白质相关的面向对象数据库进行知识获取实验，通过该计算机实验，我们验证了所开发的泛化的有效性。实际数据库中的过程。