11、利用归纳逻辑编程学习时间间隔关系

利用归纳逻辑编程学习时间间隔关系

在许多实际应用场景中，时间表示和推理至关重要。例如在任务规划中，不仅要考虑行动和任务的持续时间，还要考虑它们在时间上的合理排序；工业过程监控涉及众多时间方面，如过去状态、变量值随时间的演变等；自然语言理解则主要关注句子中的动词时态。

1. 相关概念介绍

• Allen的时间间隔代数 ：这是处理时间表示的著名且有影响力的形式化方法。其基于二元间隔关系来表示和推理时间知识，有一个简单的线性时间模型，包含一个原始对象“时间段”和一个原始关系“meets/2”。时间段可看作与世界中某个事件发生或某个属性存在相关的时间。
• FOIL系统 ：是一个归纳逻辑编程（ILP）系统，使用无函数的Horn子句来表示关系。它的归纳过程基于正例、反例和背景知识（BK）。通过覆盖方法学习定义，即一个例子被能证明它的子句覆盖，不断学习子句并移除已覆盖的正例，最后修剪冗余子句。

2. FOIL系统的主要方面

• 归纳逻辑编程（ILP） ：AI领域，用于从示例和背景知识中归纳假设的谓词定义。逻辑程序作为示例、背景知识和假设的单一表示。与其他机器学习形式不同，ILP使用表达性强的表示语言，并能利用逻辑编码的背景知识。
• FOIL的工作方式 ：
  • 基于正例、反例和背景知识（BK）进行归纳。
  • 定义由有序子句组成，子句是无函数Horn子句的扩展，体文字可以取反。