概率逻辑模型与学习研究进展

摘要：

近年来,概率逻辑学习研究取得了很大进展,已经提出各种不同的形式化方法和学习方法,包括概率关系模型(PRMs)、贝叶斯逻辑程序(BLPs)、逻辑贝叶斯网络(LBNs)和随机逻辑程序(SLPs)等.文章重点介绍了贝叶斯网络与一阶逻辑的结合,并以PRMs、BLPs和LBNs为例,描述了基于贝叶斯网络的概率逻辑模型(PLMs)的知识表示方法,给出了此类PLMs一般使用的参数估计方法和结构学习方法,并给出了建议的研究方向.

关键词：概率逻辑模型、概率关系模型、贝叶斯逻辑程序、逻辑贝叶斯网络、概率逻辑学习

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部科技成果重点推广计划2003EC000001

在线出版日期：2007-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：130-132