尼科斯·卡佐里；亚历山大·阿提基斯；乔治·巴利乌拉斯 使用归纳逻辑编程对事件定义进行增量学习。 （英语） Zbl 1341.68159号 机器。学习。 100，编号2-3555-585（2015）. 概要：事件识别系统依赖于事件定义的知识库来及时推断事件的发生。使用逻辑框架来表示和推理事件，通过归纳逻辑编程（ILP）与机器学习直接相连，从而避免了繁琐且容易出错的手动知识构建任务。然而，学习基于逻辑的事件识别系统通常使用的时序逻辑形式是一项具有挑战性的任务，大多数ILP系统无法完全完成这项任务。此外，基于事件的数据通常是海量的，在不同的时间和不同的情况下收集。理想情况下，从时间数据中学习的系统应该能够以增量模式运行，即在面对新证据时修改先前构建的知识。在这项工作中，我们以事件演算程序的形式提出了一种学习和修改基于事件的知识的增量方法。该算法依赖于诱因诱导学习，并包含一种可扩展的子句求精方法，该方法基于一系列示例中子句覆盖的压缩摘要。我们对来自活动识别和城市交通应用的真实和合成数据进行了实证评估。 引用于17文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68N17号 逻辑编程 68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等） 关键词：增量学习；诱因逻辑程序设计；事件演算；事件识别 软件：用户 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Katzouris}等人，马赫。学习。100，编号2--3，555--585（2015；Zbl 1341.68159） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Ade，H.和Denecker，M.（1995年）。诱导归纳逻辑编程。在国际人工智能联合会议（IJCAI）的会议记录中·Zbl 1179.68125号 [2] Alrajeh，D.、Kramer，J.、Russo，A.和Uchitel，S.（2009年）。从目标模型中学习操作需求。第31届国际软件工程会议论文集（第265-275页）。IEEE计算机学会。 [3] Alrajeh，D.、Kramer，J.、Russo，A.和Uchitel，S.（2010年）。使用ILP从目标模型导出非zeno行为模型。计算的形式方面，22（3-4），217-241·Zbl 1213.68360号 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