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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 89 毫秒
1.
概率逻辑公式集分解的合并聚类算法   总被引:1,自引:2,他引:1  
为使概率逻辑的不确定性推理方法能应用于较大规模的知识库,本文基于一个实际专家系统知识库的开发经验,在概率逻辑公式一致性区间的一般算法基础上,为概率逻辑公式集的分解设计了一种合并聚类算法.对于不同背景的概率逻辑知识库,只要公式集具有一定的分层结构性质,该算法就能保证Dantzig-Wolfe分解的联合计算模型适用于概率逻辑推理.测试结果表明,该算法对于数10个变量和子句的实例可收到很好的效果.  相似文献   

2.
文章讨论概率性逻辑异构分解模式的相容性问题.对于不同结构的分解模式,只要两两之间满足单边缘一致性,则可互相结合,构成异构的分解模式,并且由此设计的分解算法所形成的推理系统保持相对于原Nilsson推理系统的可靠性与完备性.  相似文献   

3.
基于泛逻辑学的概率命题逻辑的研究与分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
概率逻辑是不确定推理的一个重要逻辑基础,但其目前还不太完善.泛逻辑学是何华灿教授在探索各种不确定性问题求解中建立起来的一种新的柔性逻辑体系.理论上,概率逻辑仅是泛逻辑学的一个特例.在对目前比较典型的几种概率逻辑模型进行分析的基础上,基于命题泛逻辑学的思想和方法,指出了概率命题逻辑中存在的一些主要问题,探讨了解决这些问题的思路与方法。  相似文献   

4.
拓扑关系的闭球模型及复合表的推导   总被引:7,自引:3,他引:7  
廖士中  石纯一 《软件学报》1997,8(12):894-900
Egenhofer和Franzosa提出的拓扑关系的4-交集模型是定性空间推理中常用的模型,但基于4-交集模型难以推导出拓扑关系的完备集、概念邻域和复合表.本文以拓扑学为基础,提出了(n,n)完备集的概念,建立了拓扑关系的闭球模型.基于闭球模型可以直接推导出拓扑关系的(n,n)完备集和概念邻域以及复合表.结果表明,对定性空间推理来说,闭球模型比4-交集模型更简单有效.  相似文献   

5.
概率逻辑推理的弱相关分解方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
张晨东  徐光 《计算机学报》1997,20(10):894-898
本文给出了一种新的概率逻辑推理的分解计算模型。若表示专家知识的概率逻辑公式集具有一定的弱相关分解特性,则可分解为多个公式子集。大规模线性规划的Dantzig-Wolfe分解方法可以用于这种分解的问题求解。  相似文献   

6.
针对Nilsson概率逻辑推理在计算规模方面存在的问题,本文给出了公式集按类超树结构分解的计算模型,并证明了分解算法的完备性.  相似文献   

7.
基于Petri网和BPNN的多重触控手势识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决多重触控技术的手势识别问题,提出一个多重触控手势描述与识别框架,给出其描述和识别方法.多重触控手势可分为原子手势和组合手势,在手势描述过程中,利用BP网络对原子手势进行建模,然后在将用户的意图映射为原子手势逻辑、时序和空间关系关联而成的组合手势,并在Petri网引入逻辑、时序和空间关系描述符对组合手势进行描述.在手势识别过程中,根据BP网络分类器检测出原子手势,并触发组合手势Petri网模型的转移,实现组合手势的识别.实验结果表明该方法对不同用户操作习惯有鲁棒性,能有效解决多重触控手势识别问题.  相似文献   

8.
多重概率粗糙集模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于多重集合,对Z.Pawlak粗集意义下的概率粗糙集模型的论域进行了扩展,提出了基于多重集的概率粗糙集模型,即多重概率粗糙集模型,给出了该模型的完整定义、相关定理和重要性质,其中包括多重论域定义、多重概率粗糙近似集的定义及其各种性质的证明、多重概率粗糙集的近似精度定义、可定义集与属性约简的定义、多重集意义下的粗糙近似算子之间的关系及其与Z.Pawlak意义下的粗糙近似算子之间的关系等。多重概率粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性,这样有利于用粗糙集理论从保存在关系数据库中的具有一对多、多对多依赖性的且具有不完全性或存在统计性的数据中挖掘知识。  相似文献   

9.
一种推导概率逻辑结果的新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
赵俊 《计算机学报》1998,21(Z1):116-120
本文从概率推理形式化的角度叙述了概率逻辑的一些基本概念,在最短距离准则下给出了一种推导概率逻辑结果的新方法.该方法只需通过求解一个线性方程组便可得以完成,适用于较大命题集的概率逻辑结果的推导.  相似文献   

10.
折延宏  贺晓丽 《软件学报》2014,25(5):970-983
以一种特殊的粗糙逻辑为研究对象,视全体赋值之集为通常乘积拓扑空间,通过利用赋值集上的Borel概率测度,提出了能融合粗糙逻辑与计量逻辑为一体的公式的Borel型概率粗糙真度理论,给出了公式概率粗糙真度的公理化定义,建立起了相应的概率真度表示定理.公式的概率粗糙真度理论可被看作粗糙逻辑中已有工作的计量化,也可看作计量逻辑学中真度理论的粗糙化.基于这一核心概念,进一步给出了粗糙逻辑中已有概念的程度化表示形式,如公式的粗糙度、精确度、公式之间的粗糙相似度等,并建立起了基于粗糙相似度的3种近似推理模式.该结果实现了粗糙逻辑与计量逻辑的和谐统一,为进一步基于粗糙真值的程度化推理搭建了一个可能的框架.  相似文献   

11.
自然语言中时间信息的模型化   总被引:3,自引:0,他引:3  
郭宏蕾  姚天顺 《软件学报》1997,8(6):432-440
在自然语言理解中,时间一个重要的语境因素,本文提出一种独立于句子表层形式的多层次时间语义结构,浅层语义结构是时间描述的最化语义表示,深层语义结构描述事件的动态属性和存在特征,该时间语义模型表示时刻和时段,将时间基点明确区分为物理时间基点和说话者时间基点,并提供通用的时间语义计算方法,将各语言的时间描述映射到时间轴上,在该模型基础上,从语义观点出发,建立时,体的可计算模型及各事件时间相关性计算模型。  相似文献   

12.
表达式的覆盖、分解与划分   总被引:1,自引:1,他引:0  
周生炳  戴汝为 《软件学报》1996,7(4):223-232
本文把简单表达式(项和原子)视为语言L的Herbrand域或Herbrand基中的集合.作者提出覆盖表达式的概念,得到2个表达式之间覆盖关系的判别准则.对多个表达式,作者提出表达式的分解概念及相应的分解算法,在此基础上,本文给出卫个表达式覆盖多个表达式的等价条件.根据集合的划分公式,得到划分表达式的方法.最后定义1个变换把合取式转换为简单表达式,从而方便地把简单表达式的结果推广到合取式.本文是作者提出的一种标记逻辑程序的过程语义的理论基础.  相似文献   

13.
We generalize the familiar semantics for probabilistic computation tree logic from finite-state to infinite-state labelled Markov chains such that formulas are interpreted as measurable sets. Then we show how to synthesize finite-state abstractions which are sound for full probabilistic computation tree logic and in which measures are approximated by monotone set functions. This synthesis of sound finite-state approximants also applies to finite-state systems and is a probabilistic analogue of predicate abstraction. Sufficient and always realizable conditions are identified for obtaining optimal such abstractions for probabilistic propositional modal logic.  相似文献   

14.
A LOGIC OF ARGUMENTATION FOR REASONING UNDER UNCERTAINTY   总被引:5,自引:0,他引:5  
We present the syntax and proof theory of a logic of argumentation, LA. We also outline the development of a category theoretic semantics for LA. LA is the core of a proof theoretic model for reasoning under uncertainty. In this logic, propositions are labeled with a representation of the arguments which support their validity. Arguments may then be aggregated to collect more information about the potential validity of the propositions of interest. We make the notion of aggregation primitive to the logic, and then define strength mappings from sets of arguments to one of a number of possible dictionaries. This provides a uniform framework which incorporates a number of numerical and symbolic techniques for assigning subjective confidences to propositions on the basis of their supporting arguments. These aggregation techniques are also described with examples.  相似文献   

15.
A probabilistic 3D object recognition algorithm is presented. In order to guide the recognition process the probability that match hypotheses between image features and model features are correct is computed. A model is developed which uses the probabilistic peaking effect of measured angles and ratios of lengths by tracing iso-angle and iso-ratio curves on the viewing sphere. The model also accounts for various types of uncertainty in the input such as incomplete and inexact edge detection. For each match hypothesis the pose of the object and the pose uncertainty which is due to the uncertainty in vertex position are recovered. This is used to find sets of hypotheses which reinforce each other by matching features of the same object with compatible uncertainty regions. A probabilistic expression is used to rank these hypothesis sets. The hypothesis sets with the highest rank are output. The algorithm has been fully implemented, and tested on real images.  相似文献   

16.
解释学习结果的优化排序   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
郝继刚  石纯一 《软件学报》1996,7(4):233-237
解释学习可以直接应用于知识库的推理加速.经解释学习学到的一组规则,其参加匹配的先后次序直接影响着学习的效用.本文提出并证明了在以规则的成功频率与本身匹配费用的比值为序自大至小排列时,可以使这些规则的整体匹配费用最小.文中给出学习结果的优化排序算法,对于训练例的任意给定次序,可求得最小费用排列.  相似文献   

17.
This paper presents a novel revision of the framework of Hybrid Probabilistic Logic Programming, along with a complete semantics characterization, to enable the encoding of and reasoning about real-world applications. The language of Hybrid Probabilistic Logic Programs framework is extended to allow the use of non-monotonic negation, and two alternative semantical characterizations are defined: stable probabilistic model semantics and probabilistic well-founded semantics. These semantics generalize the stable model semantics and well-founded semantics of traditional normal logic programs, and they reduce to the semantics of Hybrid Probabilistic Logic programs for programs without negation. It is the first time that two different semantics for Hybrid Probabilistic Programs with non-monotonic negation as well as their relationships are described. This proposal provides the foundational grounds for developing computational methods for implementing the proposed semantics. Furthermore, it makes it clearer how to characterize non-monotonic negation in probabilistic logic programming frameworks for commonsense reasoning. An erratum to this article can be found at  相似文献   

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