法布里西奥·里古齐;埃琳娜·贝洛迪;里卡多·泽斯;马尔科·阿尔贝蒂;伊芙琳娜·拉姆 概率归纳约束逻辑。 （英文） Zbl 07432819号 机器。学习。 110，编号4，723-754（2021）. 摘要：概率逻辑模型有效地处理了许多现实世界领域中典型的不确定关系和实体。在概率逻辑编程领域，通常的目的是学习这些类型的模型来预测领域的特定原子或谓词，称为目标原子/谓词。然而，学习分类器作为一个整体进行解释可能也很有用：为此，我们考虑归纳约束逻辑系统生成的模型，由以下集合表示完整性约束，我们提出了它们的概率版本。每个完整性约束都用概率进行注释，由此产生的概率逻辑约束模型为解释指定了一个积极的概率。为了了解这种概率模型的结构和参数，我们提出了“概率归纳约束逻辑”系统PASCAL。可以使用梯度下降或L-BFGS进行参数学习。PASCAL在11个数据集上进行了测试，并与一些统计关系系统和构建关系决策树（TILDE）的系统进行了比较：我们证明，该系统在可比较的执行时间内，在精确重新调用和接收器操作特性曲线下的面积方面取得了更好或可比较的结果。 引用于2文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 软件：SCIFF公司;SWI-预测;棱镜;ProbLog（问题日志）;L-BFGS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Riguzzi}等人，马赫。学习。110，编号4，723--754（2021；Zbl 07432819） 全文： 内政部 参考文献： [1] Alberti，M.、Bellodi，E.、Cota，G.、Lamma，E.，Riguzzi，F.和Zese，R.（2016）。概率约束逻辑理论。摘自：A.Hommersom，S.Abdallah（编辑）《第三届概率逻辑编程国际研讨会论文集》，CEUR研讨会论文集（第1661卷，第15-28页）。Sun SITE中欧，亚琛，德国。http://ceur-ws.org/Vol-1661/#论文-02 ·Zbl 1347.68320号 [2] 阿尔贝蒂，M。；Chesani，F。；加瓦内利，M。；南丫岛，E。；梅洛，P。；Torroni，P.，《诱因逻辑编程中的可验证代理交互：SCIFF框架》，《计算机逻辑ACM事务》，9，4，29:1-29:43（2008）·Zbl 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