概念形成・知識獲得過程の理論化

閲覧数: 5
ダウンロード数: 0
このエントリーをはてなブックマークに追加

概念形成・知識獲得過程の理論化

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
責任表示:
有川 節夫(九州大学・理学部・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1992-1993
概要(最新報告):
班の研究会は,6月(西尾班と合同)と11月に開いた.各分担者による研究成果は,以下に示す通りであるが,本年度も当初の計画通りの成果が得られた. (1)概念形成と知識獲得の論理.有川は,概念形成と知識獲得を発展させて,機械発見の論理の基礎を構築し,仮説空間自体の論駁可能性が基本であることを明らかにした.小野は,知識獲得の論理を従来の様相論理に基づいた知識の論理の観点ではなくて,累積的推論の観点から整理して,新しい体系の構築に踏み出した. (2)推論による概念形成と知識獲得.石塚は,仮説推論の高速化の研究を発展させ,知識ベース・コンパイルや数理計画法準拠の手法等を用いて,高速化メカニズムを明らかにした.原口は,類推理論を発展させ,新しくアナロジーを構造写像として定義し,構造写像にガイドされる形式で推論する新しい類推方式をモデル推論の枠組を用いて与え,その極限同定性を証明した.佐藤は,帰納推論の方式の精緻な特徴付けに成功し,帰納推論可能性の新しい有用な必要十分条件を与え帰納推論の研究を飛躍的に発展させた. (3)概念形成と知識獲得における計算量.丸岡は,学習過程と情報圧縮過程との関係を,単調性や保存性の条件との関連のもとで研究し,新しい学習アルゴリズムを与えた.横森は,言語の帰納学習を扱い,ある種のオートマトンのクラスの多項式時間MAT学習可能性を明らかにした.富樫は,再帰的並行プロセスの学習理論を展開し,帰納推論による合成アルゴリズムを与え,理論の妥当性を実証した. 続きを見る
本文を見る

類似資料:

9
探索アルゴリズムの効率化 by 宮野 悟; MIYANO Satoru
5.
類推を用いる知識情報処理システムの開発 by 有川 節夫; ARIKAWA Setsuo
9.
探索アルゴリズムの効率化 by 宮野 悟; MIYANO Satoru