中介谓词逻辑一种改进的语义解释及λ-归结

潘给出的中介谓词逻辑系统MF的无穷值语义解释,不同于MF的其他任何语义解释。但在该无穷值语义解释下,“当A fuz时~A真”这种情况并未得到反映,并且该解释在模糊知识推理中必须作适当的修改才能更符合客观思维。给出了中介谓词逻辑系统MF一种真值域为（0,1－λ）[∪]（1－λ,λ）[∪]（λ,1）（λ[∈]（0.5,1））的无穷值语义解释,重新定义了MF的文字,提出了一种新的MF的λ-归结原理,证明了其完备性。该解释进一步表明用中介逻辑作为模糊知识的表示与推理的工具是可行的。     

具有三种否定的模糊命题逻辑形式系统FLCOM的λ-归结

考虑到模糊逻辑中定理自动证明的重要性以及目前主要研究具有一种否定的模糊逻辑的归结原理,文中对具有三种否定(矛盾否定、对立否定和中介否定)的模糊命题逻辑(FLCOM)的归结原理进行研究.基于FLCOM的一种无穷值语义解释提出λ-可满足的和λ-不可满足的概念.将λ-归结方法引入FLCOM,给出FLCOM的λ-归结演绎定义,讨论FLCOM的λ-归结原理,并证明FLCOM的λ-归结方法的完备性.基于λ-归结方法和已证明的结论给出实例以佐证文中λ-归结方法和结论的正确性和可行性.因此,在FLCOM范围内可判定任一模糊命题公式是否是λ-可满足的或λ-不可满足的.     

算子动态模糊逻辑系统及其归结研究

主要讨论了一种只包含动态模糊算子和动态模糊文字的算子动态模糊逻辑系统,介绍了该系统的逻辑性质,在系统中定义了其λ-归结。     

具有两种否定的描述逻辑系统MALC

否定信息在知识表示和推理中具有非常重要的作用。随着信息科学的发展,大量的事实表明：信息科学的许多领域需要区分概念的矛盾否定和对立否定。描述逻辑作为一阶谓词逻辑的可判定子集,并没有区分概念的矛盾否定与对立否定。本文将模糊否定词～和对立否定词 引入描述逻辑ALC,建立了一个扩展的描述逻辑系统MALC,使其具有处理模模糊知识的能力。同时,文章给出了基于中介无穷值语义模型的语义解释;在推理机制上,给出了可满足性的定义和可满足性的Tableau算法。     

可满足实例的归结复杂度

GRB模型是一种随机约束满足问题模型,此模型具有精确的可满足相变现象。针对实验中出现的GRB模型在相变区域产生的可满足实例都是难解的现象,利用子句宽度和归结复杂度的关系证明了GRB模型在相变点附近产生的可满足实例对于树型归结证明具有指数下界。因此从理论上证明了在相变区域产生的可满足实例对基于归结的算法是难解的。     

基于中介逻辑的模糊推理算法

中介逻辑系统完整地反映了知识中的矛盾和对立等否定关系。针对具体处理模糊知识的需要,本文首先改进了中介无穷值语义模型,对其进行了语义描述;在此基础上扩展了Zadeh提出的近似推理方法即CRI算法,给出了基于中介逻辑思想的一种更为具体的算法,并通过一具体的例子进行了说明分析。     

使用XML的一阶谓词逻辑归结原理

归结原理(resolution principle)是计算机自动推理的重要原理之一.将XML加入到使用归结原理的证明过程中,利用XML结构与语义自描述的特性,简化归结过程的计算机实现,并给出相应基于XML的算法.     

语言真值格值命题逻辑中的α-语义归结方法

语言值智能信息处理是人工智能的一个重要研究方向,基于归结原理的自动推理因易于在计算机上实现而得到广泛研究。为了提高基于语言真值格值逻辑的α-归结原理的效率,将语义归结策略应用于α-归结原理,研究了基于格值逻辑的归结自动推理方法。首先给出了语言真值格值命题逻辑系统的α-语义归结与L_nP(X)中相应归结水平的语义归结之间的等价性,并通过实例说明其有效性。接着,给出了语言真值格值命题逻辑系统的α-语义归结算法,并证明了该算法的可靠性和完备性。     

布尔算子Fuzzy逻辑中的锁归结原理*

本文将一阶逻辑中的锁归结方法和广义锁归结方法推广到布尔算子Fuzzy逻辑中，并且证明了布尔算子Fuazzy逻辑中的锁归结方法和一种特殊的广义锁归结方法是广义完备的．     

格值一阶逻辑LF(X)中的α-语义归结方法

自动推理是人工智能的一个重要研究方向,基于归结原理的自动推理因易于在计算机上实现而得到广泛研究。语义归结是对归结原理的一种改进,它利用限制参与归结子句类型和归结文字顺序的方法来提高推理效率。为了提高基于格蕴涵代数的格值逻辑的α-归结原理的效率,将语义归结策略应用于α-归结原理。首先给出了格值一阶逻辑系统中的α-语义归结概念和α-语义归结演绎概念,接着讨论了格值一阶逻辑系统的α-语义归结方法,并证明了其可靠性和条件完备性,最后通过实例说明了其有效性。     

谓词逻辑在答疑系统中的应用

提出了一种新的答疑系统模型。该模型引入了谓词逻辑,在系统完成关键词匹配后,进行二次谓词匹配,最后把仅和问题语义相符的答案予以反馈。实验证明,这种方法较好地提高了系统的智能性和准确率。     

谓词逻辑在关系数据库中的应用

本文旨在研究将谓词逻辑及公理化理论应用于关系数据库中表示数据子语言,应用谓词逻辑作为它的数学基础,使得对这些语言的研究成为对谓词逻辑的研究,优化数据子语言的表示成为对谓词逻辑的化简问题.     

谓词逻辑在关系数据库中的应用

本文旨在研究将谓词逻辑及公理化理论应用于关系数据库中表示数据子语言,应用谓词逻辑作为它的数学基础,使得对这些语言的研究成为对谓词逻辑的研究,优化数据子语言的表示成为对谓词逻辑的化简问题。     

利用谓词/变迁网证明的一阶谓词逻辑命题

研究了证明一般的一阶谓词逻辑命题的方法,根据网逻辑的思想,利用谓词/变迁网对一般形式的一阶谓词逻辑命题进行了图形表示,提出了2种一阶谓词逻辑命题的证明方法：图形证明法和矩阵证明法。举出一个实际的例子来说明证明思路。     

公式分层的谓词模态逻辑

由于必然模态词□的引入,谓词模态逻辑的公式在一个可能世界中的真假值可能依赖于其可达的可能世界.在谓词模态逻辑中存在个体跨可能世界相等问题.针对这一问题,Lewis提出了对应物理论,并且在对应物理论中用对应物关系来表示个体跨可能世界相等.但是,当一个对象具有一个以上的对应物时,谓词模态逻辑中的跨可能世界相等关系无法与对应物关系建立一一对应.通过限制谓词模态逻辑中全称量词∀的范围,给出了一种公式分层的谓词模态逻辑.它是谓词模态逻辑的一个子逻辑,并且其语言与谓词模态逻辑的语言是相同的.但其公式是分层定义的,使得∀可以出现在□的范围内,并且□不能出现在∀的范围内.由于任意形如∀x□φ（x）的表达式都不是该逻辑的公式,以量词开头的公式在一个可能世界w中的真假值只依赖于w,该逻辑避免了个体跨可能世界相等问题.给出了该逻辑的语言、语法和语义,并证明了该逻辑是可靠的和完备的.     

基于概率和条件逻辑的PKI信任模型推理

提出一种基于概率和条件谓词逻辑来表示和推导PKI信任模型的方法．该方法用3个二元条件谓词表示不同个体之间的关系,并给出了实体认证规则、信任规则和信任扩展规则，对信任度定义了一个概率模型，该模型能反映约束条件如何影响信任度．概率模型加条件谓词逻辑能够对一个PKI信任模型进行更精确的描述．     

一阶谓词逻辑的图形推理法

针对已有一阶谓词逻辑推理方法中存在的推理效率低等问题,研究一种基于谓词/变迁系统的图形推理法。定义了描述谓词间与/或关系的谓词-与/或图,借助谓词-与/或图表示谓词/变迁系统,提出一种实现反向推理的目标制导的图形推理法。该方法推理效率高,较已有的推理方法具有一定的优越性。     

基于符号模拟和约束逻辑编程的RTL级Verilog谓词抽象方法

利用人工智能最新研究成果--约束逻辑编程对Verilog描述进行谓词抽象,并与目前基于SAT的方法进行了比较.首先通过符号模拟建立Verilog的形式化模型,然后结合要抽象的谓词,将谓词抽象问题转化为约束逻辑编程问题并进行求解.该方法的优点是在计算抽象系统时,不需要像基于SAT的方法那样将字级约束打散成位级约束,求解效率显著提高;提供了一个统一的框架用于描述各种约束.实验结果表明,与基于SAT的抽象技术相比,基于约束逻辑编程的抽象方法的求解速度有显著提高.