Автоматическое обучение на основе анализа формальных понятий

Рассматривается модель автоматического обучения по положительным и отрицательным примерам (ДСМ-метод), описанная в терминах анализа формальных понятий (АФП). Предложены теоретико-графовая и теоретико-решеточная интерпретация гипотез и классификаций, являющихся результатами обучения. Гипотезы и классификации сопоставляются с другими объектами из области анализа данных и искусственного интеллекта: импликациями в АФП, функциональными зависимостями в теории реляционных баз данных, моделями абдукции, пространствами версий и деревьями решений. Приводятся результаты об алгоритмической сложности различных задач, связанных с порождением формальных понятий, гипотез, классификаций и импликаций.