基于泛逻辑学的模糊逻辑关系柔性的研究

模糊逻辑是许多实际应用的逻辑基础,但是其理论基础还不太成熟,不能够实现真正的柔性,这也就影响了它的应用范围.逻辑学正处于第二次革命中,也就是由刚性逻辑到柔性逻辑的转变,泛逻辑学正是由何华灿教授建立的一种新的柔性逻辑体系.只有在泛逻辑学的框架内才能真正实现模糊逻辑关系的柔性化.     

概率逻辑关系柔性化的研究

结合概率和逻辑的优点,近年来人工智能研究人员提出了多种概率逻辑来解决不确定性问题,但是仍然存在着逻辑关系刚性化的问题。在泛逻辑学的框架内,分析了概率逻辑的局限,根据泛逻辑学的生成器,探讨了概率逻辑关系柔性化的问题。     

基于泛逻辑学的概率命题逻辑的研究与分析

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。     

基于泛逻辑学的柔性命题逻辑研究

现有的数理逻辑是刚性逻辑，不能满足研究不确定性问题的需要．概率测度是研究不确定性问题的重要数学工具．但作为概率推理理论基础的概率逻辑发展不够成熟，影响了它在不确定性推理中的广泛应用．本文第二作者在探索包含确定性和各种不确定性的现实世界逻辑规律的基础上．建立一个包容刚性逻辑和柔性逻辑的命题泛逻辑学体系．本文利用这一研究成果，对命题概率逻辑进行了探讨．     

基于零级N/T泛数完整簇的概率逻辑算子的研究

在人工智能中不确定性理论、主观Bayes方法、证据理论等都是基于概率论的.但是,这些不确定性推理方法仅仅是基于概率,而不能真正实现逻辑框架内的概率逻辑不确定推理,产生这种现象的主要原因是概率逻辑自身存在着缺陷.按照泛逻辑学的生成规则,基于零级N/T/S范数完整簇从泛逻辑学的角度来构造概率逻辑算子.结果表明概率逻辑是能够在泛逻辑学的框架内进行柔性化的,是命题泛逻辑在h=0.75时的一种特例.     

泛逻辑的柔性化研究

随着智能化问题研究的不断深入,不确定性问题是否能够得到更合理的描述和更合理的推理成为了关键问题。目前逻辑研究也在这方面进行了探索,本文综述了何华灿教授提出的一个包容刚性逻辑和柔性逻辑的命题泛逻辑学体系,并从逻辑四要素角度分析了泛逻辑柔性化的对不确定问题描述可行性。     

人工智能中概率逻辑的研究

概率论是在不完备的、不确定的数据中进行推理的,它是度量不确定性的重要手段。在人工智能中,研究者结合概率和逻辑各自的优点,进行概率逻辑的研究。本文介绍了传统概率逻辑的三大派别,阐述了二值逻辑概率和三值逻辑概率的发展;最后介绍了泛逻辑,通过对概率逻辑和泛逻辑学的研究,将概率逻辑纳入泛逻辑学的框架内。     

人工智能中概率逻辑的研究

概率论是在不完备的、不确定的数据中进行推理的,它是度量不确定性的重要手段。在人工智能中,研究者结合概率和逻辑各自的优点,进行概率逻辑的研究。本文介绍了传统概率逻辑的三大派别,阐述了二值逻辑概率和三值逻辑概率的发展;最后介绍了泛逻辑,通过对概率逻辑和泛逻辑学的研究,将概率逻辑纳入泛逻辑学的框架内。     

一种基于柔性逻辑的控制方法研究

模糊控制是基于领域专家所给出的模糊控制规则来实现对系统的控制,这些模糊控制规则粗略地描述了控制器输入和输出之间的关系.模糊控制采用的是一种分段逼近的思想,因此在对高阶和多输入等实际复杂系统控制过程中,模糊控制存在控制规则组合爆炸和控制精度不高两大问题.从常规二维模糊控制器的输入变量误差E和误差变化率EC的基本物理意义出发,深入分析它们之间所蕴含的逻辑关系,指出这种关系的本质就是泛逻辑学中的泛组合关系,可用简单的泛组合运算代替复杂的模糊规则推理过程.据此提出了一种柔性逻辑控制方法,可实现对复杂系统的精确控制.最后,一级倒立摆的实物实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

论第2次数理逻辑革命

人工智能理论危机暴露了经典数理逻辑的局限性，各种非经典数理逻辑的大量涌现表明，第2次数理逻辑革命已经丌始．为了使各种逻辑能在统一的泛逻辑学框架内协调一致地发展，为人工智能提供新的逻辑理论基础，提出了第2次数理逻辑革命的总纲领：实现部分辨证逻辑的数学化，建立可包容各种不确定性、矛盾和演化的柔性逻辑学；根据总纲领和逻辑学4要素，提出了革命的若干具体纲领，并指出当前最重要的任务是建立柔性命题逻辑学，它是建立整个柔性逻辑学的基石，根据纲领建立了柔性命题逻辑学，表明它可包容或生成各种命题逻辑。     

人工智能科学中的概率逻辑

人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分。本文首先对逻辑学的分类、相互关系以及泛逻辑的概念等进行了讨论，并对人工智能中逻辑学的应用及发展进行了必要的分析。然后讲述了逻辑学与概率论两大理论基础之上的不确定性推理方法——概率逻辑，重点研究了二值概率逻辑与三值概率逻辑。最后阐述了概率逻辑在人工智能科学中的应用以及对它的思考。     

基于泛逻辑的分形与混沌逻辑初探

人们对自然的看法正经历着一个根本性的改变,即转向多重性、暂时性和复杂性,混沌学与分形论则是研究此类非线性自然系统的新兴科学。本文分析了分形与混沌的基本特征及其与泛逻辑的相互关系,讨论了建立分形与混沌逻辑的必要性和可能性,并给出了分形逻辑的研究纲要和混沌逻辑的实现途径。文章指出:<1>.分形与混沌逻辑的产生既是人类对自然规律认识深入的必然产物,也是深入认识自然的客观需要;<2>.泛逻辑学原理为建立具体的逻辑体系提供了理论框架与生成规则,这使得建立分形与混沌逻辑成为可能;<3>.分形与混沌逻辑在复杂系统的研究中将扮演重要的角色,并在其应用中逐渐自我完善。     

泛组合运算模型研究

泛逻辑学是在模糊逻辑的基础上,分析命题之间关系的连续可变性。提出了“广义相关性”和“广义自相关性”两个重要的概念,将命题连接词运算模型定义为由相关性所控制的算子簇,实现了命题连接词运算模型的柔性化。其中泛组合运算模型是为了满足连续值逻辑中综合决策的需求而提出的。目前仅有二元模型,在实际应用中迫切需要多元模型。但由于泛组合问题的复杂度随着“元”的个数增加而急剧增大,其设计有一定的难度。提出了多元泛组合运算模型和生成元加权零级泛组合运算模型,从而不仅满足了应用中多元综合决策的要求,还进一步完善了泛逻辑学中的命题连接词理论。     

二级倒立摆的泛逻辑稳定控制研究

针对二级倒立摆的稳定控制问题,提出了一种以泛逻辑学为逻辑基础的控制器,控制器以任意区间[a,b]上的零级泛组合运算模型为核心决策部件,决策过程中考虑到输入变量之间的关系、输入量的测量误差,并允许决策门限连续可变。对二级倒立摆实物系统的泛逻辑稳定控制实验和抗干扰实验,以及同模糊控制方法和线性二次型最优状态调节器控制效果的比较证明了该方法的有效性和优越性。