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Brave induction: a logical framework for learning from incomplete information

MACHINE LEARNING 2009年第1期76卷 3-35页

作者： Sakama, Chiaki Inoue, Katsumi Wakayama Univ Dept Comp & Commun Sci Wakayama 6408510 Japan Res Org Informat & Syst Natl Inst Informat Chiyoda Ku Tokyo 1018430 Japan

This paper introduces a novel logical framework for concept-learning called brave induction. Brave induction uses brave inference for induction and is useful for learning from incomplete information. Brave induction is weaker than explanatory induction which is normally used in inductive logic programming, and is stronger than learning from satisfiability, a general setting of concept-learning in clausal logic. We first investigate formal properties of brave induction, then develop an algorithm for computing hypotheses in full clausal theories. Next we extend the framework to induction in nonmonotonic logic programs. We analyze computational complexity of decision problems for induction on propositional theories. Further, we provide examples of problem solving by brave induction in systems biology, requirement engineering, and multiagent negotiation.

关键词： Brave induction Inductive logic programming nonmonotonic logic programming

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