I detta dokument föreslår vi en ny formalisering av problemet med induktiv logisk programmering (ILP) för en bättre hantering av undantag. Den är nu kodad i första ordningens posibilistisk logik. Detta gör att vi kan hantera undantag med hjälp av prioriterade regler och därmed ta lektioner från icke-monotoniska resonemang. I den klassiska första ordningens logik stämmer faktiskt inte de undantag från reglerna som utgör en hypotes att samla ihop och klassificera ett exempel i två olika klasser, även om man är den rätta. Den possibilistiska formaliseringen ger en sund kodning av icke-monotoniskt resonemang som klarar av regler med undantag och förhindrar att ett exempel klassificeras i mer än en klass. Fördelarna med vårt tillvägagångssätt när det gäller användningen av förteckningar över första ordningens beslut framhålls. Den possibilistiska logiska synen på ILP-problemet leder till ett optimeringsproblem på algoritmisk nivå. En algoritm baserad på simulerad glödgning som i en tur beräknar uppsättningen regler tillsammans med deras prioriterade nivåer föreslås. De rapporterade experimenten visar att algoritmen är konkurrenskraftig mot standard ILP-metoder på referensexempel.
I REF föreslås ett possibilistiskt induktivt logikprogrammeringssystem (ILP), som använder en variant av possibilistisk logik för inlärningsregler med undantag.
Introducing possibilistic logic in ILP for dealing with exceptions
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}