GKD—PROLOG／SUN模块系统的设计与实现

模块化是大型程序设计的关键问题之一。本文在GKD—PROLOG/VAX解释器的基础上,详细分析了PROLOG模块系统的基本语法,知识的模块封装,信息隐藏等特性,实现了GKD—PROLOG/SUN模块系统,该系统以国际上流行的QUINTUS—PROLOG为蓝本,在解释器一级直接支持模块的动态及静态创建,模块间的交互及模块系统运行环境间的切换,使PROLOG适用于大型软件课题的需要,本系统不仅支持模块化的程序设计风格,也为实现面向对象的逻辑程序设计环境奠定了基础。     

用语义概念简化知识库系统部件接口

现今,有许多人正在着手研制知识库系统(Knowledge base sys-tem.KBSs)的各个部件,如: (a)研制存贮大量简单事实的新硬件 (b))研制高速执行象PROLOG和LISP语言的机器 (c)设计自动维护语义完整性和演绎求解的算法 (d)适合于时间、可信度、非单值性推理和其他不能由古典真值函数谓词逻辑所实现的知识处理的逻辑系统 (e)研制支持以正规形式存贮知识的多用户视图的方法 (f)自然语言和知识库系统接口的研究己取得某些进展但由于许多原因,如各个部件中使用的不同术语和不同的知识表示形式等等,使这些部件的集成成为很大的问题。一个解决的方法是标识一个各部件可共同使用的语义概念集合并且用这个集合来表示各个部件所处理的知识类型。一个语义概念的例子是逻辑非(Not),某些知识表示,如古典逻辑中所用的知识表示能够处理逻辑非;而在一般的数据库中却不能表示逻辑非,在假定封闭域(Closed-world)的情况下逻辑非用省缺表示。应该选择一组可实用的而不是适合哲学上争论的语义概念。在这篇文章中我们将直观地定义一个概念集,并说明这个概念集在KBSs部件中如何应用。     

基于框架与规则相结合的棉纺工艺专家系统知识库的设计

本文讨论了棉纺工艺专家系统及其知识表示方法。在介绍棉纺工艺专家系统体系结构的基础之上，重点探讨了利用框架表示棉纺工艺的领域知识的具体方法、框架结构以及用框架一规则形式来表示推理规则及原理。并简要介绍了本系统基于事例的推理过程。     

逻辑程序AND并行的一种无冲突处理技术

为了提高逻辑程序的执行效率,研究逻辑程序的并行处理技术,是当前逻辑程序设计研究课题中的重要方面之一.本文提出了一种实现AND并行的无冲突派生处理技术.基于这一处理技术,我们在以太网连接的多处理机系统上,开发了一个PROLOG的AND并行处理系统WUMPPS.该系统对一类问题的求解具有较高的效率.     

80386PROLOG编译系统

本文介绍了我们在汉化Xenix系统支持下开发的80386PROLOG编译系统的某些特色,描述了全局变量,模块程序设计及受限辖域的cut等功能在80386 PROLOG中的实现及使用方法.     

专家系统的建造与知识表达——~(13)C NMR推断香茶菜二萜化合物结构的专家系统

XCC(Xiang Cha Cai-香茶菜)专家系统是用于推理香茶菜属二萜类化合物结构的智能软件系统。该系统已经在IBM-PS/280上实现,程序设计是用Turbo PROLOG 1.1。本文主要描述XCC专家系统的建造与知识表达。从问题定义、知识抽象、知识概念及形式化到知识表达方法都做了详细论述。     

自然语言处理中的逻辑文法

逻辑文法是指用谓词逻辑来表达的文法。它属于计算语言学的范畴,是逻辑程序设计和现代语言学相结合的产物。在人工智能的自然语言处理等领域里,谓词逻辑通常用来描述知识和逻辑推理。70年代,逻辑用于程序设计的思想以Prolog语言的形式投入应用以来,谓词逻辑不再仅仅用于描述这些问题,还作为逻辑程序设计的工具去描述解决问题的过程。PROLOG语言使得逻辑和程序设计这     

PROLOG智能数据库系统

新一代计算机系统将是面向用户的知识信息处理系统,其核心研究课题是知识描述问题.为此,一方面要解决面向机器的知识库中的知识描述问题,另一方面要解决面向用户的查询语言系统的知识描述问题.而逻辑程序设计语言PROLOG则是可以同时解决这两方面问题的较好的语言工具.以下就通过查询语言系统的建立,标准逻辑形式的确定,以及可能的PROLOG智能数据库系统体系结构等三个问题加以讨论.     

基于超文本的概念词典管理系统

本文介绍了自然语言处理系统的一个重要知识源——概念词典,以及基于超文本的概念词典管理系统——概念浏览器。我们的概念词典以框架结构为知识表示单元,框架的内容由结构信息和语义信息组成,所有框架通过结构槽形成树形的层次结构。概念浏览器作为一个超文本管理系统,不仅能显示层次结构和框架内容,还提供了插入、查询、删除和修改等各种数据库功能。     

藏文字框架知识表示的研究

该文引入框架知识思想,对框架知识的构成过程进行了举例分析,并根据框架知识的构成、结构描述、内部组织、内部表示等,研究了藏文字框架知识表示的若干问题,构建了藏文字框架结构的描述以及藏文字框架系统。从而为进一步的藏语词汇、短语系列的框架知识的研究以及藏文字框架知识系统的实现奠定了基础。     

通用PRIP程序设计语言EPPPI的设计

本文介绍了一种同时具有PASCAI和PROLOG语言特点的通用的模式识别和图象处理(PRIP)程序设计语言EPPPL,相对于PASCAL,EPPPI包含了抽象级更高的数据类型和相应的公共操作.因而该语言具有比PASCAL更强的描述能力,使在科学计算程序设计时有更高的效率.文中论证了在EPPPI中引入PROLOG机制的可行性.由于在EPPPI中包含了PROLOG的机制,使该语言适用于人工智能程序设计,并具有陈述式特点,因而使它的编程效率更进一步提高.     

工程专家系统中多种知识表示的一种集成方法及其实现

在分析现有知识表示方法的基础上，本文结合工程领域知识的特点，提出了一种集成知识表示方法。利用列表概念描述，概念层次和属性约束等要素，能有效地表示列法、框架、村、规则等形式的知识，从而较好地处理了工程领域专家系统中多种知脚注是的转换问题。     

实践中的PROLOG

近来,作为解题系统大有作为的工具,PROLOG正越来越风行。PROLOG也可以看作是对某些类型的应用问题的实际可用的程序设计语言。为此,需要其工作实现,以满足程序执行的效率,语言功能的可扩充性,规范程序设计(如模块化设计)工具的引进,程序开发环境的有效利用等方面的要求,文中介绍的MPROLOG系统即可看成是实现大多数这些要求的一个尝试。     

NKI中的本体、框架和逻辑理论

NKI(国家知识基础设施)是一个大规模知识库,它用框架来表示本体中的概念,用Hom逻辑程序作为自动推理.给出NKI中的本体、框架和逻辑理论的形式表示以及形式表示之间的转换,并证明如果将本体、框架和逻辑理论看作是3个范畴,则这些转换是这3个范畴之间的函子.这个结果保证了在NKI中,基于Horn逻辑程序的推理关于用本体和框架表示的知识库是正确的.     

基于Turbo PROLOG的面向对象方法

面向对象 (OO)技术是当前计算机界讨论的热点。另一方面 ,知识信息处理正在成为计算机应用的主要领域 ,发展中的基于知识的软件工程也将成为一种关键的软件技术。本文提出一种基于 Turbo PROLOG的 OO程序设计方法学。我们 :(1 )简明地讨论了 OO方法的基本概念和基本要素 ;(2 )给出了在 Turbo PROLOG中实现 OO各要素的规则和方法 ;(3)分析了 OO基本特征在该方法中的体现及存在问题。     

支持专家系统的PROLOG—SHELL

本文就PROLOG在专家系统中不尽人意的应用状况,提出在PROLOG核外扩充一层SHELL的方案,PROLOG—SHELL是一系列基PROLOG的内部子程序集合,支持专家系统的多种知识表示和多种推理控制策略,并有良好的用户接口,是灵活而通用的专家系统开发工具。     

专家系统外壳TTY

本文介绍了TTY的体系结构以及系统知识表示方式、开发机、推理机和黑板结构,并例举了程序片段以帮助说明系统功能。TTY是一个骨架型专家系统外壳,用PROLOG语言实现,适合于解决多数领域的实际问题。     

面向概念的知识获取系统

本文提出的面向概念的知识获取系统是一个能理解基本逻辑和自然语言的知识获取环境.系统结合了人工智能(AI),面向对象的程序设计(oop)和逻辑程序设计(Lp)等技术.系统以概念为知识基元,由概念描述器(cd)予以描述.cd由一组概念特性、属性、逻辑约束和函数式等支持.概念集在知识库中是一个层次式的继承网络.系统主要用于辅助专家开发新系统的描述、定义和说明.也可对已有的系统、文本文件进行描述并用于教育.     

不确定演绎数据库向PROLOG数据库的映射:问题和方法

从证明论(Proof Theory)的观点看,演绎数据库构成了一种特殊的一阶理论,并被分为确定(Definite)和不确定(Indefinite)两种形式。很容易用PROLOG表示和处理确定型演绎数据库,因为组成它的事实和推演规则(Deductive Rules)为一组Horn子句。非Horn子句(non-Horn Clauses)的存在使不确定演绎数据库向PROLOG数据库的映射复杂化。实现这种映射面临的主要问题为:1).如何用PROLOG表示和处理non-Horn子句;2).如何克服闭域假设(Closed World Assumption)下的不一致性;3).空值(Null Values处理;4).如何得到不确定解答(Indefinite Answers)。本文分别讨论了这些问题,并提出了解决方法。     

基于可拓学和HowNet的策略生成系统研究进展

在已有可拓策略生成系统框架基础上,利用可拓信息-知识-策略形式化表示体系、HowNet的知识系统描述语言(KDML)和Agent的智能引导,建立了基于可拓学和HowNet的策略生成系统的基本流程和系统框架结构,增强了可拓策略生成系统解决矛盾问题的能力,改善了知识资源缺乏问题,提高了其问题模型建立的准确性和知识处理能力。初步的应用显示了该研究的优越性。把可拓学和HowNet这2个中国原创的理论和应用工具相结合研究策略生成系统,将使这项有别于传统研究思路的基础研究取得重要突破,产生具有完全自主知识产权的成果。这也是为将来能实现矛盾问题的智能化处理作基础性的工作。