我有兴趣找到一种迭代发现定义向量条件的布尔规则的算法。例如，让我们说矢量是书中的所有字母，规则旨在告诉你这本书是否是詹姆斯·乔伊斯写的，但我们不知道规则是什么，我们想要发现它。对于任何提交的向量，规则引擎将始终回答True或False。因此，例如，如果我们提交一个包含＆＃34; Ulysses＆＃34;中所有字符的向量数组，那么引擎可能会响应＆＃34; True＆＃34;，如果规则是好的。
所以，想象一下我们分裂＆＃34;尤利西斯＆＃34;分成两半，A和B，分别将每一半提交给引擎。引擎回答True为A，但是False回答B.从这里我们可以推断，无论规则是什么，只能在A中找到。所以，现在我们再将A分成两半，A1和A2。这次发动机对两者说都是假的。现在，我们可以推断规则中必须有AND条件，AND条件的一个原子必须在A1中，而另一个在A2中。例如，规则可能是：＆＃34;如果单词＆＃39; meatjuice＆＃39;和＆＃39; carracarracarra＆＃39;在向量中返回True。这与我们的测试结果一致，因为＆＃34; meatjuice＆＃34;在本书的第一季，＆＃34; carracarracarra＆＃34;是在第二季度。
通过连续划分我们的文本并重新提交到引擎，我们最终可以发现引擎正在使用的隐藏规则。
我怀疑已经存在一个算法来执行此操作，但我不知道它的名称是什么或者如何找到它。
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我会将此问题描述为使用成员资格查询学习单调DNF公式。 Angluin（Queries and Concept Learning，1988）给出了一个类似于你的算法，但它使用等价查询（即找到当前假设不起作用的例子）以及成员资格查询。否则问题是找到最后一个术语可能需要相当长的时间。例如，假设规则是
(A1 && B1) || (A2 && B1) || ... || (An && B1)
|| (A1 && B2) || (A2 && B2) || ... || (An && B2)
|| (B1 && B2).
由前两行组成的假设与2^(n + 2)输入中只有一行的规则不同。