Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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Lernen von Abstraktionshierarchien zur Optimierung der Auswahl von maschinell abstrahierten Plänen
(1994)
Mit Hilfe von "Multistrategy" Ansätzen, die erklärungsbasiertes und induktives Lernen integrieren, ist es möglich, die Performanz von Planungssystemen signifikant zu verbessern. Dabei können gelöste Planungsprobleme zunächst mit einem wissensintensiven Verfahren abstrahiert und generalisiert werden. Durch den in diesem Beitrag im Vordergrund stehenden induktiven inkrementellen Lernalgorithmus ist es dann weiterhin möglich, die Gesamtheit des deduktiv generierten Wissens in einer Abstraktionshierarchie anzuordnen. Dabei wird die, im allgemeinen unentscheidbare, "spezieller-als-Relation" zwischen generalisierten Plänen, induktiv aus den gegebenen Planungsfällen gelernt. Diese Abstraktionshierarchie dient dann zur Klassifikation neuer Problemstellungen und damit zur Bestimmung einer speziellsten anwendbaren abstrakten Problemlösung.
A Case Study on Specifikation,Detection and Resolution of IN Feature Interactions with Estelle
(1994)
We present an approach for the treatment of Feature Interactions in Intelligent Networks. The approach is based on the formal description technique Estelle and consists of three steps. For the first step, a specification style supporting the integration of additional features into a basic service is introduced . As a result, feature integration is achieved by adding specification text, i.e . on a purely syntactical level. The second step is the detection of feature interactions resulting from the integration of additional features. A formal criterion is given that can be used for the automatic detection of a particular class of feature interactions. In the third step, previously detected feature interactions are resolved. An algorithm has been devised that allows the automatical incorporation of high-level design decisions into the formal specification. The presented approach is applied to the Basic Call Service and several supplementary interacting features.
Automatic proof systems are becoming more and more powerful.However, the proofs generated by these systems are not met withwide acceptance, because they are presented in a way inappropriatefor human understanding.In this paper we pursue two different, but related, aims. First wedescribe methods to structure and transform equational proofs in away that they conform to human reading conventions. We developalgorithms to impose a hierarchical structure on proof protocols fromcompletion based proof systems and to generate equational chainsfrom them.Our second aim is to demonstrate the difficulties of obtaining suchprotocols from distributed proof systems and to present our solutionto these problems for provers using the TEAMWORK method. Wealso show that proof systems using this method can give considerablehelp in structuring the proof listing in a way analogous to humanbehaviour.In addition to theoretical results we also include descriptions onalgorithms, implementation notes, examples and data on a variety ofexamples.
Within the present paper we investigate case-based representability as well as case-based learnability of indexed families of uniformly recursive languages. Since we are mainly interested in case-based learning with respect to an arbitrary fixed similarity measure, case-based learnability of an indexed family requires its representability, first. We show that every indexed family is case- based representable by positive and negative cases. If only positive cases are allowed the class of representable families is comparatively small. Furthermore, we present results that provide some bounds concerning the necessary size of case bases. We study, in detail, how the choice of a case selection strategy influences the learning capabilities of a case-based learner. We define different case selection strategies and compare their learning power to one another. Furthermore, we elaborate the relations to Gold-style language learning from positive and both positive and negative examples.
While symbolic learning approaches encode the knowledge provided by the presentation of the cases explicitly into a symbolic representation of the concept, e.g. formulas, rules, or decision trees, case-based approaches describe learned concepts implicitly by a pair (CB; d), i.e. by a set CB of cases and a distance measure d. Given the same information, symbolic as well as the case-based approach compute a classification when a new case is presented. This poses the question if there are any differences concerning the learning power of the two approaches. In this work we will study the relationship between the case base, the measure of distance, and the target concept of the learning process. To do so, we transform a simple symbolic learning algorithm (the version space algorithm) into an equivalent case-based variant. The achieved results strengthen the conjecture of the equivalence of the learning power of symbolic and casebased methods and show the interdependency between the measure used by a case-based algorithm and the target concept.
Ohne auf wesentliche Aspekte der in [Bergstra&al.89] vorgestellten alge-braischen Spezifikationssprache ASF zu verzichten, haben wir ASF um die folgenden Konzepteerweitert: Während in ASF einmal exportierte Namen bis zur Spitze der Modulhierarchie sichtbarbleiben müssen, ermöglicht ASF + ein differenziertes Verdecken von Signaturnamen. Das fehlerhafteVermischen unterschiedlicher Strukturen, welches in ASF beim Import verschiedener Aktualisie-rungen desselben parametrisierten Moduls auftritt, wird in ASF + durch eine adäquatere Form derParameterbindung vermieden. Das neue Namensraum_Konzept von ASF + erlaubt es dem Spe-zifizierer, einerseits die Herkunft verdeckter Namen direkt zu identifizieren und anderseits beimImport eines Moduls auszudrücken, ob dieses Modul nur benutzt oder in seinen wesentlichen Ei-genschaften verändert werden soll. Im ersten Fall kann er auf eine einzige global zur Verfügungstehende Version zugreifen; im zweiten Fall muß er eine Kopie des Moduls importieren. Schließlicherlaubt ASF + semantische Bedingungen an Parameter und die Angabe von Beweiszielen.
Planabstraktion ist eine Möglichkeit, den Aufwand bei der Suche nach einem Plan zur Lösung eines konkreten Problems zu reduzieren. Hierbei wird eine konkrete Welt mit einer Problemstellung auf eine abstrakte Welt abgebildet. Die abstrakte Problemstellung wird nun in der abstrakten Welt gelöst. Durch die Rückabbildung der abstrakten Lösung auf eine konkrete Lösung erhält man eine Lösung für das konkrete Problem. Da die Anzahl der zur Lösung des abstrakten Problems benötigten Operationen geringer ist und die abstrakten Zustände und Operatoren einer weniger komplexen Beschreibung genügen, wird der Aufwand zur Suche einer konkreten Problemlösung reduziert.
We present a convenient notation for positive/negativeADconditional equations. Theidea is to merge rules specifying the same function by using caseAD, ifAD, matchAD, and letADexpressions.Based on the presented macroADruleADconstruct, positive/negativeADconditional equational specifiADcations can be written on a higher level. A rewrite system translates the macroADruleADconstructsinto positive/negativeADconditional equations.
ALICE
(1994)