Transformace deduktivních a induktivních úloh mezi modely logického programování s neúplnou informací

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F04%3A00003301" target="_blank" >RIV/00216208:11320/04:00003301 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Transformation of deductive and inductive tasks between models of logic programming with imperfect information
Popis výsledku v původním jazyce
We analyze different models of imperfect information. We show a transformation under which fuzzy logic programs and generalized annotated programs (GAP) have the same computed and correct answers and Herbrand models. We show that induction task for GAP can be transformed to multiple use of classical ILP with additional nomonoticity assumption in the background konwledge. We analyze conditions under which GAP can be transformed to Bayesian networks and vice versa.
Název v anglickém jazyce
Transformation of deductive and inductive tasks between models of logic programming with imperfect information
Popis výsledku anglicky
We analyze different models of imperfect information. We show a transformation under which fuzzy logic programs and generalized annotated programs (GAP) have the same computed and correct answers and Herbrand models. We show that induction task for GAP can be transformed to multiple use of classical ILP with additional nomonoticity assumption in the background konwledge. We analyze conditions under which GAP can be transformed to Bayesian networks and vice versa.

Rok uplatnění
2004
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)