(44.192.112.123) 您好!臺灣時間:2021/03/04 06:05
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:周建宗
研究生(外文):Zhou, Jian-Zong
論文名稱:以基因演算法來學習邏輯關係之概念
論文名稱(外文):Learning relational concepts using genetic algorithms
指導教授:蘇豐文蘇豐文引用關係
指導教授(外文):Su, Feng-Wen
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:資訊科學研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:基因演算法資訊電腦電腦科學
外文關鍵詞:INFORMATIONCOMPUTERINFORAMTIONCOMPUTER-SCIENCE
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:104
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1

本文乃在提出一系統,名為RelGAs,來學習邏輯關係之概念。RelGAs之輸入為一些
正例(postive examples)及負例(negative examples) ,而學習之結果則為一邏輯
定義(在本系統為Prolog之程式)。RelGAs採用基因演算法(Genetic Algorithms)
作為學習之基本策略。基因演算法為一機器習學習(Macheine Learning) 之方法,
其靈感乃得自人類基因之交配與突變,並藉由世代演進(evolvegenerations) 的過
程,來產生新的搜尋空間(search space),以達成學習之目的。
基因演算法有2個主要的過程,一為評分(evaluation),一為基因運算子(Genetic
Operators)之運作。RelGAs嘗試使用符號性(symbolic)之基因,此表示法不同於傳
統基因演法中之位元串(bit-string),在RelGAs中,此符號性基因為-Prolog 之子
句(clause)。RelGAs使用子句堆疊(clause stack)及過濾夾層(filtering slab)的
觀念來作評分,並加入分裂(splitting) 及突變(mutation)等適合問題特性基因運
算子,俾使基因演算法之策略得以使用在邏輯程式之學習。
傳統的歸納式邏輯程式習系統(inductive logic programming learning system)
如FOIL,Forte ,Rx等,因受制於局部極大(local maximum) 的問題,往往無法將
學習對象的複雜度(complexity)增高,更遑論及實用性。FOIL等系統,甚至連亦使
用基因演算法的GA-SMART系統,均以對等的方式來處理正負例。但在RelGAs中,正
負例用途是不同的。在實驗結果的比較中,RelGAs比Forte 具較高的能力可避免局
部極大之問題。在此,我們的實驗似乎提出了一問題,究竟局部極大起因於對正負
例的看法,亦或如同GA-SMART所言,是貪婪策略(greedy strategy) 的使然,尚有
待更進一步實驗之觀察。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔