认识逻辑(3):基于语义tableau的证明理论

本文定义了带有索引的认识逻辑ELI,讨论了ELI的语义tableau的证明过程,证明了模态tableau的相容性和完备性.由于ELI与认识逻辑EL是等价的,因而,本文讨论的tableau证明过程也可以作为EL的证明理论.     

关于开放逻辑的可判定性

开放逻辑是用于刻画知识的增长,更新及假说进化的一个引人注目的形式逻辑理论。文中描述了在开放逻辑中什么是典型的证明论问题,并形式地定义了开放证明的概念。关于开放逻辑中的判定性问题,得到的结论是:(1)一致的开放逻辑系统的开放证明问题是半可判定的(文中给出了一个判定算法);(2)不一致的开放逻辑系统的开放证明问题不是半可判定的。     

认识逻辑(1):关于知识和信念的逻辑框架

知识和信念是人工智能领域研究中经常涉及到的两个重要概念。本文讨论了知识和信念的涵义与关系，定义了认识逻辑系统ＥＩ，讨论了它的语法和语义，证明了认识逻辑ＥＬ不但是可靠的而且是完备的，认为逻辑ＥＬ不但可以用来描述人类的认识过程，还可以用于对常识推理以及分布式系统的形式化描述。     

认识逻辑(2):多认识主体的认识逻辑MEL

认识逻辑ＥＬ给出了知识和信念在单一认识主体情形下的逻辑框架。本文将认识逻辑ＥＬ推广到多认识主体的情形，得到了一个可靠并且完备的系统ＭＥＬ。ＭＥＬ继承了ＥＬ的全部性质。ＭＥＬ的一个重要特点是各个认识主体的知识是可以共享的。ＭＥＬ可以作为分布式多ａｇｅｎｔ系统的逻辑基础。     

空间逻辑的一个定义框架及其可判定性

空间逻辑作为一个模态逻辑,能很好地描述分布式系统的行为和空间属性。其中,逻辑公式的有效性、可满足性及模型检测问题的可判定性已经得到广泛的研究。本文即是关于空间逻辑可判定性的一个综述,为此首先提出一个空间逻辑的定义框架,据此可以构造各种空间逻辑,并对它们的可判定性进行考察,从而指出影响空间逻辑的可判定性的关键因素。     

一种新的类BAN逻辑模态语义模型--兼论类BAN逻辑的语法缺陷

由于类BAN逻辑缺乏明确而清晰的语义,其语法规则和推理的正确性就受到了质疑。本文定义了安全协议的计算模型,在此基础上定义了符合模态逻辑的类BAN逻辑“可能世界”语义模型,并从语义的角度证明了在该模型下的类BAN逻辑语法存在的缺陷,同时,指出了建立或改进类BAN逻辑的方向。     

非经典逻辑的语义tableau方法

1.引言自动推理作为自动定理证明的扩展,在计算机科学,特别是人工智能领域中占有重要的地位。许多系统,都是以推理系统作为其核心部分,因此自动推理的研究,对人工智能的其它分枝将产生深远的影响,它所提出的推理方法也被应用于人工智能的各个领域。目前主要的推理方法有:公理系统、自然演绎系统、归结系统、语义tableau系统,不同的方法对于不同的逻辑系统各有优劣。归结系统和语义tableau系统都比较适合于自动推理,其中归结系统与子句或合取范式CNF密切相关,对经典逻辑非常有效,但对于模态逻辑等非经典逻辑存在困难。首     

基于模态的模糊描述逻辑(M-FALC)的形式化公理体系

模糊描述逻辑的提出是针对现实生活中存在的模糊现象,而模态逻辑解决的是现实生活中具有的状态和状态转换现象等。将模态逻辑中的模态思想和模糊逻辑中的模糊理论相结合,同时结合描述逻辑,形成模态模糊描述逻辑(M-FALC)。考虑不同论域中的可能存在的模糊概念,关系,公式等,本文给出M-FALC的形式化公理体系及其推理,既能解决现实问题中的状态现象又解决模糊现象。     

经验逻辑：一种非单调逻辑的统一形式

人的常识推理是一种充满经验性知识的累积过程,而经验推理具有非单调性。本文提出一种关于典型与例外的经验逻辑,特别研究它的非单调性,它提供了一个现存的主要非单调逻辑的统一基础,这是通过一种类似的规则把它们翻译成经验逻辑获得的。因此,经验逻辑给出了一类更一般而且直观的非单调推理形式。     

模糊描述逻辑(&)-ALCN

为了使描述逻辑能够处理更一般化的模糊信息,Straccia给出了基于完备格的(&)-ALC描述逻辑系统.在该方法的基础上,提出了带数量约束算子的(&)-ALCN系统,给出了(&)-ALCN的语法,并详细给出了概念(≥n R)和(≤n R)的语义.经典的描述逻辑系统中引入了数量约束算子后,角色R就出现了多个后继.当系统的真子集扩充到完备格时,角色R的后继和断言的真值同时出现了多个.为了保证推理算法的合理性且得到可行的计算复杂度,引入了一个特殊的集合D(&)(c),并且利用集合D(&)(c)扩展了完备格上的两条运算性质.在这些工作的基础上,深入研究了系统的推理算法,并证明了算法的终止性、可靠性与完全性.相对于(&)-ALC,系统(&)-ALCN具有更强的表达能力,并且(&)-ALCN的计算复杂度是Pspace完全的.     

论面向对象与逻辑系统的结合

本文着重讨论了面向对象的基本思想和逻辑程序设计思想的关系,比较了各自的优缺点和相互补充的可能,从新的角度论述了将面向对象程序设计与逻辑程序设计相结合的一种可行途径,最后,提出了一系列具体的实现方法。     

关于择优逻辑单调性的几个结果

本文在Ｓｈｏｈａｍ给出的择优模和择优蕴涵概念的基础上．进一步研究了择优逻辑的单调性．首先，讨论了择优逻辑的若干基本性质，并给出了单调性的一个充要条件；其次，证明了单调性与反证律等价，并给出了单调性的一个更为简洁的充要条件；最后，讨论了解释集合是归纳集时的单调性，证明了单调性与择优蕴涵的退化等价．这些结果，揭示了择优蕴涵、传统蕴涵、单调性、反证律之间的关系．     

基于结构的多级逻辑优化

本文提出一个基于结构的多级逻辑优化算法ＭＬＯＢＬＳ，多级组合逻辑网络的优化通过分析名逻辑门的可替代函数，并用简单的替代函数作替代变换完成。算法ＭＬＯＢＬＳ具有良好的逻辑结构重构能力，能得到近似最优的多级逻辑结构。整个优化过程在多级逻辑结构上直接进行，其时／空复杂性较少依赖于多级逻辑结构的基本输入／输出数目。／     

ON THE REPRESENTATION OF MULTI-AGENT AGGREGATION USING FUZZY LOGIC

We introduce the social choice problem (multiagent aggregation), that of using the preference functions of individual agents to obtain an overall or group preference function. We then show how this problem can be represented in the frame work of first order logic. We use this first order logic framework to suggest a mechanism for including different importances associated with the agents.     

概率逻辑神经元网络的记忆容量

本文研究概率逻辑神经元网络的记忆容量问题，主要结果有，１给出构造指定记忆容量网络的方法２给出网络独立记忆容量与网络规模之间的数量关系，得出ＰＬＮ网络的记忆容量不仅与元件的输入线个数有关，而且与网络的元件个数也有关。以上结论为ＰＬＮ网络的综合提供了新方法。     

THE LOGIC OF AUTOMATA

Automata are the prime example of general systems over discrete spaces, and yet the theory of automata is fragmentary and it is not clear what makes a general structure an automaton. This paper investigates the logical foundations of automata relating it to the semantics of our notions of uncertainty, state and state-determined. A single framework is established for the conventional spectrum of automata: deterministic, probabilistic, fuzzy, and non-deterministic, which shows this set to be, in some sense, complete. Counter-examples are then developed to show that this spectrum alone is inadequate to describe the behaviour of certain forms of uncertain system. Finally a general formulation is developed based on the fundamental semantics of our notion of a state that shows that the logical Structure of an automaton must be at least a positive ordered semiring. The role of probability logic, its relationship to fuzzy logic, the rotes of topological models of automata, and the symmetry between inputs and outputs in hyperstate/hyperinput-determinedsystems are also discussed.     

THE LOGIC OF AUTOMATA

Automata are the prime example of general systems over discrete spaces, and yet the theory of automata is fragmentary and it is not clear what makes a general structure an automaton. This paper investigates the logical foundations of automata relating it to the semantics of our notions of uncertainty, state and state-determined. A single framework is established for the conventional spectrum of automata: deterministic, probabilistic, fuzzy, and non-deterministic, which shows this set to be, in some sense, complete. Counter-examples are then developed to show that this spectrum alone is inadequate to describe the behaviour of certain forms of uncertain system. Finally a general formulation is developed based on the fundamental semantics of our notion of a state that shows that the logical structure of an automaton must be at least a positive ordered semiring. The role of probability logic, its relationship to fuzzy logic, the roles of topological models of automata, and the symmetry between inputs and outputs in hyperstate/hyperinput-determined systems are also discussed.