詹姆斯·r·斯拉格尔，卡尔·d·法雷尔
ACM通讯，1971年2月，第14卷第2期，第91-99页
10.1145/362515.362560
评论
本署已开发并实施一套自动学习能力，以配合多重(
多目的
P程序,
勒Arns)启发式树搜索程序，目前正应用于谓词演算中的解定理证明。MULTIPLE的证明程序(PP)使用两个评估函数来指导它寻找一个特定目标是否可实现的证明。建立了13个谓词演算子句的一般特征，用于PP较好的评价函数的自动学习，并使用多元回归程序根据这些特征生成线性多项式函数的最优系数。编写了自动数据处理程序，用于在学习程序和证明程序之间传递数据，并分析和总结结果。一般从PP的经验中收集数据进行学习(回归分析)。
通过大量的实验来测试学习程序的有效性和通用性。结果表明，学习在解决问题方面产生了显著的改善，这些问题与用于收集学习数据的问题处于同一领域。学习也被证明成功地推广到除用于数据收集以外的领域。另一个实验表明，该学习程序可以同时提高对特定领域的问题和对各种领域的问题的性能。还测试了学习程序的一些变体。
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