データマイニング

(参考文献)

• Kouichi Hirata, Ryosuke Nagazumu, Masateru Harao :
  Extraction of Coverings as Monotone DNF Formulas
  Proc. 6th International Conference on Discovery Science
  Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2003 (to appear).

帰納論理プログラミング

(参考文献)

• Kouichi Hirata :
  On Condensation of a Clause
  Proc. 13th International Conference on Inductive Logic Programming
  Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2003 (to appear).

• Kouichi Hirata :
  On the Hardness of Learning Acyclic Conjunctive Queries
  Proc. 11th International Conference on Algorithmic Learning Theory
  Lecture Notes in Artificial Intelligence 1968, 238--251, 2000.

• 山本章博, 有村博紀, 平田耕一:
  帰納論理プログラミングと証明補完
  森下真一, 宮野悟 (編):
  bit 別冊 発見科学とデータマイニング, 共立出版, 34--44 (第4章), 2000.

• Kouichi Hirata :
  Flattening and Implication
  Proc. 10th International Conference on Algorithmic Learning Theory
  Lecture Notes in Artificial Intelligence 1720, 157--168, 1999.

• 有村博紀, 平田耕一 :
  一階論理式の学習と帰納論理プログラミング
  人工知能学会誌14, 790--799, 1999.

計算学習理論

(参考文献)

• Hiroshi Sakamoto, Kouichi Hirata and Hiroki Arimura:
  Learning Elementary Formal Systems with Queries
  Theoretical Computer Science 298, 21--50, 2003.

• Eiju Hirowatari, Kouichi Hirata, Tetsuhiro Miyahara and Setsuo Arikawa:
  Criteria for Inductive Inference with Mind Changes and Anomalies of Recursive Real-Valued Functions
  The Transaction of IEICE E-86-D, 219--227, 2003.

• Kouichi Hirata and Hiroshi Sakamoto:
  Prediction-Preserving Reducibility with Membership Queries on Formal Languages
  Proc. 13th International Symposium on Fundamentals of Computation Theory
  Lecture Notes in Computer Science 2138, 172--183, 2001.

• Noriko Sugimoto, Takashi Toyoshima, Shinichi Shimozono and Kouichi Hirata :
  A Constructive Learning of Context-Free Languages with a Subpansive Tree
  Proc. 5th International Colloquium on Grammatical Inference
  Lecture Notes in Artificial Intelligence 1891, 270--283, 2000.

計算論理学

(参考文献)

• Kouichi Hirata, Keizo Yamada and Masateru Harao:
  Tractable and Intractable Second-Order Matching Problems
  Journal of Symbolic Computation, 37/5, 611-628, 2004.
  (A preliminary version has been appeared in COCOON'99.)

• 久保憲吾, 山田敬三, 平田耕一, 原尾政輝:
  Pre-Checking に基づく効率的スキーママッチングアルゴリズム
  電子情報通信学会論文誌 J85-D-I, 143--151, 2002.

• Keizo Yamada, Kouichi Hirata and Masateru Harao:
  Second-Order Schema Matching Based on Projection Point Labeling
  Proc. 15th International Workshop on Unification (UNIF2001),
  Technical Report DII 09/01, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Universita degli Studi di Siena, 49--53, 2001.

• 山田敬三, 平田耕一, 原尾政輝:
  スキーママッチングとその計算量
  電子情報通信学会論文誌 J82-D-I, 1307--1316, 1999.

• Shinichi Shimozono, Kouichi Hirata and Ayumi Shinohara:
  On the Hardness of Approximating the Minimum Consistent Acyclic DFA and Decision Diagram
  Information Processing Letters 66, 165--170, 1998.

アブダクション

さらにパースは, これら3つの推論を科学的探求の三段階としてとらえた. これによれば, あらゆる科学的探求は, まず, 意外な事実の観察から始まる. 第一段階のアブダクションでは, その意外な事実を説明するような仮説が提案される. 第二段階の演繹では, その仮説から導き出される 結論が得られる. 第三段階の帰納では, その仮説が経験的に験証される. そのようなアブダクションの推論形式は次のように表される.

1. 意外な事実 C が観察される.
2. もし A が真であれば, C は当然のことだ.
3. ゆえに, A が真でないかと考える理由がある.