基于一阶模态逻辑的模糊推理

研究基于可信度的模糊一阶模态逻辑,给出了基于常域的模糊一阶模态逻辑语义以及推理形式系统描述.为有效进行模糊断言间的推理,考虑了模糊约束的概念.模糊约束是一个表达式,其中既有语法成分又包含意义信息.模糊推理形式系统中的基本对象是模糊约束,针对模糊约束引进可满足性概念,研究模糊约束可满足性相关性质.利用模糊约束的概念,模糊断言间的推理可以直接在语义环境下加以考虑,因此,以模糊约束为基本元素的模糊推理形式系统随之建立.主要分析新产生断言有效性与模糊约束集可满足性之间的关系,并在此基础上给出了模糊推理形式系统的推理规则.进一步的工作可探讨模糊推理形式系统的可靠性与完全性,建立推理过程的能行机制.研究结果可在人工智能和计算机科学等领域得以应用.     

面向语义Web语义表示的模糊描述逻辑

分析了语义Web语义表示理论的研究现状及存在的问题,提出了一种新的面向语义Web语义表示的模糊描述逻辑FSHOIQ(fuzzy SHOIQ).给出了FSHOIQ的语法和语义,提出了FSHOIQ的模糊Tableaux的概念,给出了一种基于模糊Tableaux的FSHOIQ的ABox约束下的可满足性推理算法,证明了可满足性推理算法的正确性.提出了FSHOIQ的TBox扩展和去除方法,并证明了FSHOIQ的TBox约束下的包含推理问题可以转化为ABox约束下的可满足性推理问题.FSHOIQ为语义Web表示和推理模糊知识提供了理论基础.     

次协调的模态逻辑

将次协调模糊推理方法推广到模态逻辑,提出次协调的模态逻辑,其逻辑推理关系是次协调模糊蕴含的模态推广,既可处理不一致信息,又可表示多世界模型.给出了次协调模态逻辑的正确而且完备的Gentzen型推理系统.     

基于模糊逻辑的不确定知识处理（Ⅱ）─—模糊逻辑的TABLEAU推理

本文基于ＴＡＢＬＥＡＵ方法，给出了模糊逻辑中一些至今缺少有效证明论的推理关系的证明论，也给出了作者提出的模糊择优蕴涵的判定过程．据此说明了Ｙａｇｅｒ所给出的推理规则对其所讨论的模糊推理关系是不完备的．分析了本文对前提和结论分别构造ＴＡＢＬＥＡＵ推理树的方法在研究推理关系的相关性等方面的直观语义和作为模糊Ｐｒｏｌｏｇ的推理机所具有的优越性．     

基于最优模糊PID温度控制方法研究

针对某智能大厦空调的温度控制系统,引入了一种新的模糊推理方法,设计了模糊PID控制器.该模糊推理方法将优化和反馈的思想引入推理过程中,依据不同的优化指标进行推理,使推理过程更为有效,论文给出了应用该推理方法的具体过程.以建立起的温度系统模型为基础,设计了基于最优模糊推理的温度系统模糊PID控制器,进行了仿真研究,仿真结果和实际运行表明了该控制方法具有强鲁棒性和良好控制品质.     

区分3种否定的模糊命题逻辑系统及其应用

在模糊知识表示与推理中,否定信息扮演了一个重要角色.从概念层面上区分了模糊知识中存在的3 种否定关系,即矛盾否定关系、对立否定关系和中介否定关系.为了建立能够完全描述这些不同否定关系的逻辑基础,提出一种区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊命题逻辑形式系统FLCOM.讨论了FLCOM 特有的性质与意义,给出了FLCOM 的一种语义解释,并证明了可靠性定理.为了表明FLCOM 处理实际问题的适用性,进一步研究了FLCOM在一个模糊决策实例中的应用.具体地,基于FLCOM讨论了决策规则中的模糊命题及其不同否定的区分与形式表示,给出一种确定模糊命题及其不同否定的真值及其真值范围阈值的方法,并采用模糊产生式规则讨论了实例中的模糊推理与决策.从而表明,运用FLCOM 处理具有模糊性并且存在不同否定的实际问题是有效的.     

基于案例和模糊推理的农业虫害专家系统研究

为了满足实.际虫害诊断问题对专家系统的要求,根据虫害特征诊断的现实特点和要求,首次将模糊技术和案例推理相融合,引入到虫害诊断专家系统的设计中.阐述了模糊案例推理的知识表示,给出了模糊案例推理技术的推理过程,提出了基于案例与模糊推理的虫害诊断推理机制.对二者的结合方式做了阐述,给出了专家系统的整体实现结构,并时各个模块的实现方法进行了详尽的阐述,最终以一个实例演示了实例诊断的流程.     

模态逻辑公理的粗糙真语义分析

粗糙真是Pawlak粗糙逻辑的5个逻辑值之一，介于真与假之间．通过对论域U^n上所有近似空间相互关系的讨论，构造了一类代数结构——格，这类格形成了特殊的克里普克语义模型．其目的就是要在这种模型中，对模态逻辑形式推理系统的公理进行语义分析．这种分析不限于真与假的二值讨论，而主要对粗糙真进行重点研究．最终的结果表明模态逻辑形式系统的公理在这类特殊语义模型中基本部粗糙真有效．从而也得到了利用某些公理进行粗糙真形式推理的可靠性．     

支持模糊数据类型表示的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G)

分析了现有描述逻辑在模糊知识和数据类型表示方面存在的问题,提出了一种新的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G).F-SHOIQ(G)不仅能够表示模糊知识,而且能够表示含有自定义模糊数据类型及自定义模糊数据类型谓词的模糊数据信息.首先,给出了模糊数据类型域的概念和模糊数据类型表示的一般形式,在此基础上,定义了F-SHOIQ(G)的语法、语义及相应的知识库,进而给出了基于模糊Tableaux的F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理算法.其次,将经典描述逻辑中的推理结构(该结构将Tableaux扩展规则推理和数据类型推理相分离)用于F-SHOIQ(G)的推理问题,设计了相应的模糊数据类型推理机.最后,详细证明了F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理问题是可判定的.在数据类型表示方面,F-SHOIQ(G)具备比FSHOIQ更强的表达能力和推理能力,为语义Web表示和推理模糊数据信息提供了理论基础.     

描述逻辑μALCQO 的语义及推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点,其最基本的问题即语义及推理问题没有得到合理的解决.基于混合分级μ-演算将不动点构造算子引入到含有枚举构造算子的描述逻辑ALCQO 中,提出了一种允许包含循环术语集的描述逻辑μALCQO.给出了μALCQO 的语法、语义和不动点构造算子的性质,证明了μALCQO 的可满足性推理等价于混合分级μ-演算的可满足性推理.基于混合分级μ-演算可满足性推理算法,并利用完全强化自动机给出了μALCQO的可满足性推理算法,以及给出了推理算法正确性证明和复杂性定理.μALCQO为进一步给出同时含有不动点构造算子和枚举构造算子的表达能力强的描述逻辑推理算法提供了理论基础.     

基于直觉模糊集的模糊信息系统模型

首先设计直觉模糊集的真度λ截集方法,并结合该方法提出了基于直觉模糊集的模糊信息系统ISI;然后详细分析了ISI的系统模型和系统的对象可满足性,证明了ISI是其他信息系统的泛化;最后提出了ISI的形式化概念分析理论,并分析了ISI在知识发现和知识推理中的应用.理论验证和实例分析结果均表明了ISI系统模型在描述客观世界和支持模糊推理方面的正确性和有效性.     

模糊描述逻辑FALNUI的tableaux推理

分析了模糊描述逻辑FALNUI与模糊ER模型的关系,即模糊ER模型可以转化为FALNUI的知识库,并且模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等推理问题可以转化为FALNUI的包含推理问题,但FALNUI缺乏相应的推理算法.提出了一种基于描述逻辑tableaux的FALNUI的可满足性推理算法,证明了该推理算法的正确性,以及提出了FALNUI的Tbox扩展和去除方法,证明了FALNUI的包含推理问题可以转化为可满足性推理问题,并给出了FALNUI的包含推理算法.FALNUI的tableaux推理算法为模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理的实现提供了理论基础.     

Reasoning of fuzzy relational databases with fuzzy ontologies

A significant interest developed regarding the problem of describing databases with expressive knowledge representation techniques in recent years, so that database reasoning may be handled intelligently. Therefore, it is possible and meaningful to investigate how to reason on fuzzy relational databases (FRDBs) with fuzzy ontologies. In this paper, we first propose a formal approach and an automated tool for constructing fuzzy ontologies from FRDBs, and then we study how to reason on FRDBs with constructed fuzzy ontologies. First, we give their respective formal definitions of FRDBs and fuzzy Web Ontology Language (OWL) ontologies. On the basis of this, we propose a formal approach that can directly transform an FRDB (including its schema and data information) into a fuzzy OWL ontology (consisting of the fuzzy ontology structure and instance). Furthermore, following the proposed approach, we implement a prototype construction tool called FRDB2FOnto. Finally, based on the constructed fuzzy OWL ontologies, we investigate how to reason on FRDBs (e.g., consistency, satisfiability, subsumption, and redundancy) through the reasoning mechanism of fuzzy OWL ontologies, so that the reasoning of FRDBs may be done automatically by means of the existing fuzzy ontology reasoner.© 2012 Wiley Periodicals, Inc.     

基于描述逻辑的模糊ER模型

分析了描述逻辑ALNUI与ER模型的关系,特别是如何将ER模型转化为ALNUI的知识库,从而利用ALNUI的推理机制对ER模型进行自动推理的有效性,在此基础上,进一步研究了基于描述逻辑的模糊ER模型.针对模糊ER模型的特点和需求,在描述逻辑ALNUI的基础上,对描述逻辑ALNUI进行了模糊化推广,提出了一种新的描述逻辑,即模糊描述逻辑FALNUI.研究了基于FALNUI的模糊ER模型,即研究了如何将模糊ER模型转化为FALNUI的知识库,并利用FALNUI的推理机制研究了模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

Finding a Given Number of Solutions to a System of Fuzzy Constraints<Superscript>*</Superscript>

A minimax modification of a fuzzy constraint satisfaction problem is considered, where constraints determine not whether a given solution is feasible but the numerical value of satisfiability. The algorithm is proposed that finds a given number of solutions with the highest value of satisfiability in polynomial time for a subclass of problems with constraints invariant to some majority operator. It is important that knowing the operator itself is not required. Moreover, it is not necessary to guarantee its existence. For any system of fuzzy constraints, the algorithm either finds a given number of best solutions or declines the problem. The latter is only possible when no such operator exists.     

Spatial reasoning in a fuzzy region connection calculus

Although the region connection calculus (RCC) offers an appealing framework for modelling topological relations, its application in real-world scenarios is hampered when spatial phenomena are affected by vagueness. To cope with this, we present a generalization of the RCC based on fuzzy set theory, and discuss how reasoning tasks such as satisfiability and entailment checking can be cast into linear programming problems. We furthermore reveal that reasoning in our fuzzy RCC is NP-complete, thus preserving the computational complexity of reasoning in the RCC, and we identify an important tractable subfragment. Moreover, we show how reasoning tasks in our fuzzy RCC can also be reduced to reasoning tasks in the original RCC. While this link with the RCC could be exploited in practical reasoning algorithms, we mainly focus on the theoretical consequences. In particular, using this link we establish a close relationship with the Egg-Yolk calculus, and we demonstrate that satisfiable knowledge bases can be realized by fuzzy regions in any dimension.     

RTL验证中的混合可满足性求解

RTL混合可满足性求解方法分为基于可满足性模理论(SMT)和基于电路结构搜索两大类.前者主要使用逻辑推理的方法,目前已在处理器验证中得到了广泛的应用,主要得益于SMT支持用于描述验证条件的基础理论;后者能够充分地利用电路中的约束信息,因而求解效率较高.介绍了每一大类中的典型研究及其所采用的重要策略,以及RTL可满足性求解方面的研究进展.