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一种用于领域特定逻辑挖掘和学习的二分法搜索算法。 (英语) Zbl 1098.68034号

摘要:许多应用程序域使用特定的数据结构(如序列和图)来表示知识。这些数据结构不适合机器学习和数据挖掘算法中使用的标准表示:命题表示不够表达,一阶表示不够有效。为了有效地表示和推理这些数据结构以及与之相关的复杂模式,我们使用特定领域的逻辑。我们表明,这些逻辑可以通过对基本数据结构建模的逻辑组件的组合来构建。自上而下和自下而上搜索的标准策略不适合其中的一些逻辑,并且缺乏灵活性。因此,我们引入了一种二分法搜索策略,它类似于有序数组中的二分法查询。我们证明这在搜索中提供了更大的灵活性,同时保留了完整性和非冗余性。我们提出了一种利用领域特定逻辑和二分法搜索进行学习的新算法,并分析了其复杂性。我们还描述了两个应用程序,说明了对序列中模体的搜索;这些图案有任意长度和长度限制的间隙。在第一个应用程序中,序列代表了东西方挑战的列车;在第二个应用中,它们代表酵母蛋白质的二级结构,用于区分其生物功能。

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68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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