检测数据集中的先验未知模式

Question

是否有任何算法/工具可以检测离散符号输入序列中的先验未知模式？

例如，对于字符串“01001000100001”，它类似于（“0”^ i“1”）， 对于“01001100011100001111”，它就像（“0”^ i“1”^ i）

我找到了一些方法，但是当序列中要检测的一组模式是先验已知时，它们会被应用。我还发现sequitur algorithm用于数据中的层次结构检测，但是当序列像我的例子中的“算术级数”时，它不起作用。

所以我非常感谢有关方法/算法/工具/科学论文的任何信息。

Answer 1

我相信有人指出，一般情况是不可解决的。 Douglas Hofstadter花了很多时间研究这个问题，并描述了一些方法（一些自动化，一些手册），见第一章：

http://www.amazon.com/Fluid-Concepts-And-Creative-Analogies/dp/0465024750

我相信他的一般方法是使用AI搜索算法（深度或广度优先搜索结合一些良好的启发式算法）。使用该算法将使用不同的运算符生成可能的序列（例如重复前一个数字i次，或i / 2次）并跟随搜索树中的分支，其中由该分支的节点指定的操作已正确预测下一个数字（ s），直到它能够成功预测序列，直到你满意它有正确的答案。然后它将输出构成模式的操作序列（尽管这些操作需要由用户设计为模式生成的构建块）。

此外，遗传编程可能能够解决这个问题。