不确定性知识的非数值表示方法

本文介绍不确定性知识的非数值表示方法,包括界限推理、默认逻辑、TMS、自动认知逻辑和认可理论的基本概念。     

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。     

非单调性和不一致性的处理——一个基于线性逻辑的方法

本文提出一种基于线性逻辑的理论L1,它除了能较好地反映常识推理的非单调性外,还可以在矛盾存在的情况下继续组织有效的推理。     

基于非单调逻辑的自适应BDI模型

由于Agent直接与现实世界发生交互作用，设计者难以事先预料所有可能出现的环境状况并一一规定恰当的处理方法，Agent往往不能产生恰当的行为，从而可能导致问题求解失败。本文结合BDI模型和非单调逻辑的优点，引入了可能信念概念和信念维护算子，表达了Agent和动态环境之阃的互动关系;引入Agent价值概念和行为规划算子，表达了期 期望和意图之间的动态约束关系，很好地解决了Agent在非预期环境中的适应性问题。     

超协调逻辑（Ⅳ）—非单调超协调逻辑研究

这是关于超协调逻辑研究的末篇，文中分析了超协调逻辑与非单调逻辑的关系，并提出非单调超协调逻辑作为一种新的逻辑研究及其在形式化常识推理中的重要意义，最后，讨论了超协调逻辑的应用，特别是非单调超协调逻辑在计算机科学与人工智能中的应用问题。     

法律知识的因果表达和非单调推理模型

1 引言计算机在法律业务上的辅助应用总的来说可分为两类;计算机辅助法律条文查询系统和面向案例的计算机辅助法律分析与解释系统.计算机辅助法律条文查询系统的目标是建立一个丰富的法律条文和案例库,并对它们进行分类,建立索引,通过智能搜索引擎供法律专业人员和普通人查询有关法律条文或案例。法律文件繁复、浩大,依赖人脑记忆可靠性差,手工查找则费工费时,计算机正可以发挥其记忆量、查找迅速等特点。所以这方面的应用是比较成功的,例如北京大学开发的法律查询系统。一个面向案例的计算机辅助法律分析与解释系统能够根据系统中已有的法律知识(包括法律条文和案例)对实际案例进行分析和解释,并提出建设性的法律建议或结论以供人们参考。与计算机辅助法律条文查询系统相比,计算机辅助法律分析与解释系统需要运用法律知识进行推理,实际上是一个专家咨询系统。建立合理有效的法律知识的表达方法与推理机制是构造一个法律专家咨询系统的关键,这项任务是非常困难的。因为法律知识不仅仅是指成文的法律条文,还应该包括大量的法律解释、判例、不成文的法律规定等等,     

N-SHOQ(D): 描述逻辑SHOQ(D)的一个非单调扩展

描述逻辑SHOQ(D)给出了Web本体语言DAML+OIL的语义,但SHOQ(D)只能处理严格成立的完备 知识,不能处理在实际情况中经常出现的不完备知识.对描述逻辑SHOQ(D)进行扩展,提出了 能够处理不完备知识的非单调描述逻辑N-SHOQ(D).给出了N-SHOQ(D)的语法和语义,定义了N -SHOQ(D)中的蕴涵推理关系,研究了N-SHOQ(D)所具有的性质. N-SHOQ(D)为扩展DAML+OIL语 言到能够处理不完备知识的情形提供了语义支持.     

一个面向安全协议分析的非单调逻辑

本文提出一种对安全协议进行分析的非单调逻辑。使用知识集描述已知的断言,使用信念描述安全协议系统的默认判断,通过推理和非单调的信念维护,可以验证安全协议的安全性。     

基于标记逻辑的非单调推理（I）

我们把标记逻辑定义在一个特殊双格上，通过比较标记选取结论，从而同时捕捉超协调（容错）推理和非单调推理，本文介绍标记逻辑程序的句法与语义构造，提出诱导序列及其极限的概念，给出极限存在的等价条件，并证明一个重要结果，诱导序列基本定理，它是后续讨论的基础。     

NDBS：一个非单调数据库系统

1.引言自七十年代末期,Gallair等人首先从一阶谓词逻辑角度给出了关系数据库的模型论和证明论模型,奠定了逻辑成为数据库的理论基础。根据模型论观点:查询和完整性限制被视为在真值语义下的解释环境中的求值;根据证明论观点:查询和完整性限制均为待证明的定理。而且基于逻辑的数据库研究促进了人工智能与数据库的相互渗透,推动了数据处理与知识处理的统一。     

基于非单调推理的领域专家知识库的研究

1.知识表示及推理概况知识库在人工智能研究中占有重要地位。Gins-berg等人介绍了多种知识库更新方法,其中一类是基于模型的方法,一类是基于公式的方法,但所有这些方法在通常情况下都是难解的(intractable)。对基于模型的方法,Eiter指出,当知识库是Horn公式的集合,新知识是Horn公式且长度有一常数上界时,存在多项式时间算法。马绍汉提出一类树型知识库的更新算法,在树型的束图智能方式表示下,该算法通过一个自底向上的过程,得到更新后的知识库。确定推理的研究是基于经典的二值逻辑,因而,具有相当牢固的基础,而不确定推理的研究却是另一种情形。不确定推理的基础比确定推理的基础要弱得多。到目前为止,甚至还没有获得人们普遍接受的基础。不确定推理面对下面几个问题:(1)如何正确地、定性地刻画一个命题的不确定性?(2)如何适当地度量一个命题的不确定性?     

f-SHOIQN:一种模糊非单调描述逻辑

针对描述逻辑无法表示语义网中模糊和非单调知识的问题,在模糊描述逻辑f-SHOIQ基础上增加弱否定构造算子,提出模糊非单调的描述逻辑f-SHOIQ_N。使用弱否定标记模糊非单调原子概念,进而表示模糊非单调规则。将模糊非单调规则引入模糊描述逻辑f-SHOIQ,用来表示模糊和非单调知识。构建f-SHOIQ_N的知识库,给出该知识库中模糊非单调知识和模糊单调知识处理方式。为处理模糊非单调知识库中规则的竞争并满足描述逻辑中概念包含、相等的问题,提出f-SHOIQ_N中竞争规则的优先级判定算法。分析f-SHOIQ_N具有的性质,并给出相关证明。     

逻辑程序中的否定问题与非单调逻辑

1引言 常识推理的一个共同特性是在不完全知识下的推理,非单调推理提供了不完全知下的推理方法,它能在有限如识的基础上得出一些结论,而当知识进一步丰富时这些结论是可销的。最著名的非单     

非单调的多层神经网络

介绍了应用非单调函数作为隐层节点的激励函数的前馈多层神经网络的性能。并对以前神经网络中的两个难点：局部极小和收敛速度慢的问题进行分析。表明了采用非单调激励函数的神经网络能够较好地解决局部极小的问题。最后的实验结果也表明了该网络的性能要好于采用Ｓ型函数的神经网络的性能。     

一种基于非单调逻辑的模型管理方法

本文讨论了模型管理中不确定性的表达、传递、证据合成以及问题求解过程,提出了一种基于非单调逻辑的模型管理方法:将模型结构形式的不确定性表示为由建模者或领域专家对问题结构中未知或随机情形所作假设集支持的可能性命题;模型之间不确定性关系的管理通过对假设环境的真值(一致性)保持和信度调整过程来实现,其依据是在问题求解过程中出现的冲突情形或者是由决策人提供的有关命题或次判断.     

一种基于非单调逻辑理论的入侵检测系统

提出了用模糊默认理论改造传统的单调推理机制和响应引擎的方法，从而建立了基于人工智能的入侵检测系统。实验结果表明，改进后的系统不仅能适应高速主干网络的实时入侵检测需要，而且灵敏性有很大的提高；由于采用了响应回卷技术和面向代价的动态响应政策，从而大幅度降低了入侵检测和响应的代价。