导读:本文包含了一阶规则论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:规则,谓词,逻辑,数据挖掘,定理,归纳,多维。
一阶规则论文文献综述
秦晓燕[1]（2019）在《推广规则后一阶逻辑公式的准真度》一文中研究指出计量逻辑理论是逻辑概念程度化研究方向的一个重要分支。但目前计量谓词逻辑的相关研究中,都不曾涉及推广规则。一阶逻辑公式的准真度理论是计量谓词逻辑的一个重要的研究成果,讨论经过推广规则后,一阶逻辑公式准真度的变化情况,证明经过推广规则后,一阶逻辑公式在基于准真度的一阶逻辑公式集的分类中类别不变。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年06期）
李艳娟,郭茂祖[2]（2012）在《关系tri-training:利用无标记数据学习一阶规则》一文中研究指出针对目前归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)系统要求训练数据充分且无法利用无标记数据的不足,提出了一种利用无标记数据学习一阶规则的算法——关系tri-training(relational-tri-training,R-tri-training)算法。该算法将基于命题逻辑表示的半监督学习算法tri-training的思想引入到基于一阶逻辑表示的ILP系统,在ILP框架下研究如何利用无标记样例信息辅助分类器训练。R-tri-training算法首先根据标记数据和背景知识初始化叁个不同的ILP系统,然后迭代地用无标记样例对叁个分类器进行精化,即如果两个分类器对一个无标记样例的标记结果一致,则在一定条件下该样例将被标记给另一个分类器作为新的训练样例。标准数据集上实验结果表明:R-tri-training能有效地利用无标记数据提高学习性能,且R-tri-training算法性能优于GILP(genetic inductive logic programming)、NFOIL、KFOIL和ALEPH。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2012年05期）
饶东宁,蒋志华,姜云飞,刘强[3]（2010）在《从规划解中学习一阶派生谓词规则》一文中研究指出派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式.但是由人类专家设计的派生谓词规则(即领域理论)不能保证总是正确或者完备的,因此有时很难解释一个观察到的规划解为什么是有效的.结合归纳学习与分析学习的优点,文中提出一种称为FODRL(First-Order Derived Rules Learning)的算法,在不完美的初始领域理论的引导下从观察到的规划解中学习一阶派生谓词规则.FODRL基于归纳学习算法FOIL(First-Order Inductive Learning),最主要的改进是可以使用派生谓词的激活集来扩大搜索步,从而提高学习到的规则的精确度.学习过程分为两个步骤:先从规划解中提取训练例,然后学习能够最好拟合训练例和初始领域理论的一阶规则集.在PSR和PROME-LA两个派生规划领域进行实验,结果表明,在大部分情况下FODRL比FOIL(甚至包括其变型算法FOCL)学习到的规则的精确度都要高.(本文来源于《计算机学报》期刊2010年02期）
左劼,唐常杰,陈瑜,徐开阔,林夏祥[4]（2008）在《PHVB:基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法》一文中研究指出为了有效挖掘一阶谓词逻辑规则,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)技术的挖掘算法:PHVB算法。提出了规范一阶谓词规则概念;设计了量词隐含、变元绑定策略,将一阶谓词规则挖掘问题转化为GEP算法能够解决的形式;提出了基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法PHVB算法。实验结果表明,采用PHVB算法可以有效发现一阶谓词关联规则。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2008年06期）
曾涛,唐常杰,向勇,刘胤田,邱江涛[5]（2007）在《一种基于频繁k元一阶元规则的多维离散数据挖掘模型》一文中研究指出为实现对多维离散数据的挖掘,提出了包含"与"、"或"、"非"逻辑的元规则概念模型,定义了元规则实例及相应的支持度和置信度概念。在此基础上提出了新的更精炼且更有启发意义的k元一阶元规则概念模型,定义了频繁度概念,证明了k元一阶元规则的空间性质定理包括上下界计算公式。文中的元规则具有更高的抽象层次,更小的解空间,能够描述元数据间的关系以及强规则实例的分布的情况。给出了k<5时,k元一阶元规则的空间分布情况的实验结果,验证了空间性质定理。实验结果表明,在标准数据集上显着k元一阶元规则的数量比相应的强的元规则实例数少1个数量级,频繁度为100%的k元一阶元规则比强的元规则实例数少2个数量级。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2007年05期）
徐彤,张莉,谢波[6]（2005）在《基于FOIL算法的一阶规则集学习器设计方法》一文中研究指出对FOIL算法进行了深入剖析,提出了一种基于该算法利用V isual Prolog实现一阶规则集学习器的设计方法,给出了实现学习器的关键代码和试验结果,验证了该方法在一阶规则集提取中的有效性。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2005年06期）
杨新武,刘椿年[7]（2003）在《一阶规则获取中的等价类问题》一文中研究指出一阶规则空间中的θ-包容序是一个quasi-order序(自反的和传递的),采用通常的基于规则覆盖例子数目的评判标准,沿着这个quasi-order序挖掘一阶规则时,存在一阶规则的等价类问题,严重地降低了算法的搜索效率和规则的可读性。采用基于规则绑定数目的评判标准则可有效区分等价规则的优劣,正确地指导算法的搜索方向。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2003年18期）
杨新武,刘椿年,张俊卿[8]（2002）在《基于遗传算法的一阶规则获取》一文中研究指出基于一阶谓词逻辑的一阶规则挖掘方法可处理多表挖掘且具有强的知识表达能力,成为数据挖掘(DM)技术中一种渐受重视的新方法。为了解决现有方法规则获取的性能瓶颈问题,该文提出了一种新的基于遗传算法的一阶规则挖掘算法(GILP)。实验结果表明,GILP算法能有效地挖掘一阶规则。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2002年17期）
栾静闻[9]（1996）在《关于一阶逻辑形式系统中概括规则的注记》一文中研究指出本文在文献［１］的基础上，给出一个一阶逻辑形式系统Ｋ＇；证明了Ｋ＇的限制概括规则和Ｋ＇演绎定理；证明Ｋ＇与文献［１］中的一阶逻辑形式系统Ｋ是等价的；通过比较Ｋ＇和Ｋ，说明Ｋ＇的有关元定理强于Ｋ的相应的元定理，同时说明概括规则对一阶逻辑形式系统的影响．(本文来源于《江汉大学学报》期刊1996年06期）
姚燕南,欧文[10]（1995）在《具有纯滞后一阶惯性对象的模糊控制规则研究》一文中研究指出在对具有纯滞后的一阶惯性环节对象进行模糊控制时，依对象的基本特性建立模糊控制规则，再根据系统的闭环响应曲线修改模糊控制规则，可得到满意的控制效果。本文给出了具体方法。(本文来源于《自动化与仪表》期刊1995年01期）
一阶规则论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对目前归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)系统要求训练数据充分且无法利用无标记数据的不足,提出了一种利用无标记数据学习一阶规则的算法——关系tri-training(relational-tri-training,R-tri-training)算法。该算法将基于命题逻辑表示的半监督学习算法tri-training的思想引入到基于一阶逻辑表示的ILP系统,在ILP框架下研究如何利用无标记样例信息辅助分类器训练。R-tri-training算法首先根据标记数据和背景知识初始化叁个不同的ILP系统,然后迭代地用无标记样例对叁个分类器进行精化,即如果两个分类器对一个无标记样例的标记结果一致,则在一定条件下该样例将被标记给另一个分类器作为新的训练样例。标准数据集上实验结果表明:R-tri-training能有效地利用无标记数据提高学习性能,且R-tri-training算法性能优于GILP(genetic inductive logic programming)、NFOIL、KFOIL和ALEPH。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
一阶规则论文参考文献
[1].秦晓燕.推广规则后一阶逻辑公式的准真度[J].计算机工程与应用.2019
[2].李艳娟,郭茂祖.关系tri-training:利用无标记数据学习一阶规则[J].计算机科学与探索.2012
[3].饶东宁,蒋志华,姜云飞,刘强.从规划解中学习一阶派生谓词规则[J].计算机学报.2010
[4].左劼,唐常杰,陈瑜,徐开阔,林夏祥.PHVB:基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法[J].四川大学学报(工程科学版).2008
[5].曾涛,唐常杰,向勇,刘胤田,邱江涛.一种基于频繁k元一阶元规则的多维离散数据挖掘模型[J].四川大学学报(工程科学版).2007
[6].徐彤,张莉,谢波.基于FOIL算法的一阶规则集学习器设计方法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2005
[7].杨新武,刘椿年.一阶规则获取中的等价类问题[J].计算机工程与应用.2003
[8].杨新武,刘椿年,张俊卿.基于遗传算法的一阶规则获取[J].计算机工程与应用.2002
[9].栾静闻.关于一阶逻辑形式系统中概括规则的注记[J].江汉大学学报.1996
[10].姚燕南,欧文.具有纯滞后一阶惯性对象的模糊控制规则研究[J].自动化与仪表.1995
论文知识图
