LFIO:基于输入输出的Datalog归纳学习系统  

LFIO:An Inductive Learning System Based on Input and Output

作　　者：王旭[1] 王以松[1] 黄羿[1] 

机构地区：[1]贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025

出　　处：《贵州大学学报（自然科学版）》2017年第1期57-61,71,共6页Journal of Guizhou University:Natural Sciences

基　　金：贵州省优秀青年人才培养基金项目资助((2015)01)

摘　　要：归纳学习是一种重要的知识发现手段。本文介绍一种新型的基于Datalog程序的归纳学习系统LFIO,在此归纳学习系统中,对于给定的背景知识B和例子集E,其中每个例子都是一对输入输出的(I,O)原子集对子,其中I表示输入,O表示对应的输出,LFIO归纳学习出一个Datalog程序P,对于E中的每个例子(I,O),O都是B∪P∪I的最小(Herbrand)模型。本文详细描述了LFIO的系统设计及实现,初步的实验结果展示了该归纳学习系统的有效性。An inductive learning system for Datalog programs LFIO was introduced. In this inductive learning system,a background theory is a set of rules,and an example is a pair,where and are sets of ground atoms,standing for input and output respectively. LFIO computes a Datalog program P for a given background theory B and a set E of examples such that B is the least（ Herbrand） model of for every example. This paper describes the design and the implementation of the system. Experiment results show the effectiveness of this inductive learning system.

关 键 词：归纳学习 DATALOG PROGRAMS LFIO 输入输出 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]