正则无析取缺省理论

知识表示和推理一直是人工智能领域中的一个非常重要的研究课题。早在1958年，McCharthy就提倡用逻辑方法来研究知识表示和推理以达到人工智能的目的。Reiter的缺省逻辑就是最有效的工具之一，这是因为它能够很好地刻画和处理不完全信息下的推理。然而，缺省逻辑并不是完美无缺的。首先，有的缺省理论没有扩充。这样的缺省理论是没有意义的。其次，缺省推理具有高难度。在一般情况下，缺省推理处在复杂性分层的第二层上。即使对于disjunction-free缺省逻辑，它的复杂性也是NP-完全的。     

现代模态逻辑在计算机科学中的应用研究

现代模态逻辑是在经典数理逻辑基础上发展起来的,主要包括狭义模态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、信念逻辑、时态逻辑与动态逻辑。克里普克语义模型的建立,使得模态逻辑成为现代逻辑的重要分支之一,并成功应用到数学、经济学、社会科学、计算机科学和量子力学等众多领域。介绍了现代模态逻辑研究的主要内容,重点综述了现代模态逻辑在计算机科学的程序设计语言、知识表示与多代理系统以及模型检测、定理机器证明和非单调逻辑5个方面的应用,阐述了现代模态逻辑在计算机科学领域的研究目标、研究进展和发展趋势,最后指出现代模态逻辑研究中存在的问题,并预测其未来可能的研究与发展方向。     

OWL DL的形式化基础研究

W3C正在制定的OWL DL是一种面向语义Web的知识表示标记语言，具有较强的知识表达能力并适合大规模应用的推理效率，是语义Web领域对适合语义Web应用的知识表示标记语言进行研究的最新综合．在知识表示领域，为了对知识表达能力和推理效率做合适的折衷，进行了大量关于描述逻辑的研究，本文以描述逻辑作为OWL DL的形式化基础，详细分析了OWL DL和描述逻辑间的对应关系，用描述逻辑的语义解释了OWL DL的各个基本元素，从而可以将描述逻辑领域研究的大量成果应用到OWL DL上来，为进一步研究OWL DL的知识表示、推理等问题奠定了基础．     

W—JS有关“知道”的模态逻辑

“知道”逻辑是诸多学科领域共同关心的课题。近年来,从数理逻辑角度对此进行研究所得的一些成果,在计算机人工智能中有着重要的应用。本文介绍了这方面的有关问题及进展,构造了“知道”的模态逻辑的谓词演算,包括建立其形式系统(命名为W),给出它的语义解释(命名为JS),讨论W-JS的某些重要的系统特征,并通过著名的“S先生和P先生”谜题,阐述了有关“知道”的模态逻辑问题在W-JS下的形式化。     

一种基于关系数据库的知识表示和推理方法

获得一种具有广泛的知识表示方法和灵活高效的推理逻辑是专家系统研究中一直追求的一个目标?将日益发展成熟的关系数据库技术引入专家系统,论述了一种基于关系数据库的知识表示方法和推理逻辑,利用关系数据库几乎不受限制的字段个数和丰富的字段类型来表示专家知识和组织推理逻辑,达到了知识表示的广泛性和逻辑推理的高效性。这一方法可广泛应用于各领域的专家系统,在中医专家系统的实例中,取得了令人满意的效果。     

一个领域自然语言理解的知识获取工具的设计实现

本文介绍了一个基于知识的自然语言理解系统和系统的知识库中知识的表示模式,描述了知识库中领域过程树的知识获取过程。根据领域过程树的知识表示模式,本文设计并实现了一个知识获取工具,很好地提高了领域过程树知识获取的速度和准确度。     

关于知识表示的讨论

知识表示是人工智能（ＡＩ）研究中基本问题之一,对ＡＩ来说,知识表示的研究分成两个层次：（２）知识表示方法的研究,（２）表示观的研究,首先,本文在总结各种表示方法的基础上,提出了一种“知识表示体系树”,以观察ＡＩ研究的发展趋势,其次,文中收集了目前ＡＩ学界对这个问题讨论了各种主张,并将其归纳为评论论、本体论及知识工程等三类对表示的观点;最后,还讨论了ＡＩ一些研究分支与表示的关系。     

基于描述逻辑的电机故障诊断知识表示与推理

针对传统电机故障诊断专家系统中知识表示方法的不足,提出一种基于描述逻辑的电机故障诊断领域知识描述方法,并在此基础上对所构建的电机故障知识库进行了逻辑检错推理.通过对电机故障诊断领域知识进行表示和推理,可以有效地表示电机故障知识之间的关系,检测知识逻辑体系错误.在实验过程中,利用本体编辑工具Protégé采用OWL语言对其进行了实现,并通过TABLEAU算法实现了逻辑检错推理.     

对规划理论研究现状的分析

1 引言现在不少人工智能(AI)研究者认为定义人工智能的一种方法就是将它看作是以构建具有智能行为的agent为目标的研究领域。从这种观点看,“agent”实际上就是人工智能的核心。自从80年代后期以来,关于agent理论及应用的研究取得了很大发展,目前agent是主流计算机科学,包括数据通讯、并行系统、机器人、用户接口设计等等的研究人员所讨论的一个主题。构建agent的经典方法是将它们看作特殊类型的基于知识的系统,这就是通常的符号方法,而相应的a-gent则被称为慎思的agent。一个慎思的agent包含对环境的确切描述的符号模型,并且其决策(例如应采取什么行动)都是基于模式识别或符号处理,通过逻辑推     

“人工智能及其工程应用”讲座：第二讲 人工智能中的逻辑表达方式

数理逻辑,又称"符号逻辑",是数学的一门分科,主要研究推理、计算等逻辑问题。它按一定的方式,将问题形式化,然后根据事实进行推理演算,得到新的结论。它是人工智能领域中最早表达人的知识的一种方法,在知识表达上具有精确性(模糊逻辑例外)和模块性的优点,并具有一般的推理方法,通用性强;但对有些知识表达比较繁琐,且难以引入启发式知识,推理效率较低,目前只用于小型的知识库中。本文拟就知识中的逻辑、不精确性、主观性和与时性等特性,分别介绍人工智能领域中常见的谓词逻辑、多值逻辑、模糊逻辑、模态逻辑和时序逻辑的基本概念,以及它们在知识表达与使用方面的特点。