格值语义归结推理方法

归结自动推理是人工智能领域的一个重要研究方向,语义归结方法是对归结原理的一种改进,它利用限制参与归结子句类型和归结文字顺序的方法来提高推理效率。基于格蕴涵代数的格值逻辑系统的二归结原理提供了一种处理带有模糊性和不可比较性信息的工具,它能对格值逻辑系统中在一定真值水平下的不可满足逻辑公式给出反驳证明。首先研究了格值逻辑系统上一类广义子句集的性质,该类子句集在任意赋值下能分为两个非空子集,接着讨论了这类广义子句集的语义归结方法,并证明了其可靠性和完备性。     

语言真值格值命题逻辑中的α-语义归结方法

语言值智能信息处理是人工智能的一个重要研究方向,基于归结原理的自动推理因易于在计算机上实现而得到广泛研究。为了提高基于语言真值格值逻辑的α-归结原理的效率,将语义归结策略应用于α-归结原理,研究了基于格值逻辑的归结自动推理方法。首先给出了语言真值格值命题逻辑系统的α-语义归结与L_nP(X)中相应归结水平的语义归结之间的等价性,并通过实例说明其有效性。接着,给出了语言真值格值命题逻辑系统的α-语义归结算法,并证明了该算法的可靠性和完备性。     

命题逻辑中非子句α-有序线性广义归结方法

为了处理在不确定性环境下的自动演绎,重点研究了基于自动推理理论的归结方法,其自动推理理论是真值定义在格蕴涵代数（lattice implication algebra,LIA）结构上格值逻辑系统中的。在已有的确定真值水平α二元归结研究的基础上,作为其继续研究和扩展,引入了基于格值命题逻辑系统LP( X )的非子句多元α-有序线性广义归结方法和演绎,这从本质上避免了一个非子句广义归结演绎到规范子句的形式。随后,得到LP( X )中的非子句多元α-有序线性广义归结演绎是可靠和完备的。该研究工作为格值命题逻辑中基于自动推理的归结提供了一个更有效的方法。     

语言真值格值命题逻辑系统中广义文字的归结判定

自动推理是人工智能研究的一个重要内容,基于归结原理的自动推理是自动推理研究的重要分支。基于语 言真值格蕴涵代数的格值逻辑系统能处理带有可比较项和不可比较项的信息或知识,为自动推理研究提供了严格的 逻辑基础。给出了语言真值格蕴涵代数纷相似文献   

四值非链格值命题逻辑系统L4P(X)的语义归结方法*

为了提高归结方法处理带有不可比较性信息的能力,给出了四值格值命题逻辑系统上的语义归结原理,并证明了其可靠性和完备性,其上归结原理的研究为归结算法的实现提供了理论基础,从而为处理含有不可比真值的格值逻辑系统在智能推理系统中的实际应用提供了有力的支持。     

格值命题逻辑系统中广义文字的正规性

基于格蕴涵代数的格值命题逻辑系统能定性地刻画不可比较性和不精确性。广义文字是该系统中α-归结自动推理的核心概念,是α-归结中的最基本单元。公式的正规性是α-归结原理中保持完备性的重要条件,其语义性质是公式形式的重要反映。从语义角度研究了广义文字的正规性,给出了两种典型正规公式F1→F2和(F1→F2)'的真值情况。为讨论广义文字的形式及其α-可归结性提供了理论基础。     

基于格值一阶逻辑LF（X）的多元α-归结原理的注记

进一步深入研究了基于格蕴涵代数的格值一阶逻辑系统 LF(X )的多元α-归结原理的基本理论,给出了在基于 LF(X )的多元α-归结演绎中参与多元α-归结的广义文字个数随着归结演绎的推进而动态变化的基本原则。对基于 LF(X )的多元α-归结原理的有效性进行了一定分析;这为建立基于 LF(X )的多元α-归结方法以及构造多元α-归结算法建立了理论基础。     

基于格值一阶逻辑LF（X）的自动推理算法

基于谓词逻辑的归结推理方法是目前理论上较为成熟、可以在计算机上实现的推理方法之一。针对格值一阶逻辑LF(X)中归结自动推理问题,以格值一阶逻辑LF(X)的α-归结原理为理论基础,通过对例子进行分析,提出了LF(X)中简单广义子句集的归结自动推理算法,并证明了该算法的可靠性和完备性。     

直觉模糊逻辑的(α,β)-准锁语义归结方法*

为了提高直觉模糊命题逻辑的(α,β)-归结效率,将准锁语义归结策略应用于(α,β)-归结原理,得到直觉模糊命题逻辑的(α,β)-准锁语义归结方法,证明方法的可靠性与完备性.给出直觉模糊命题逻辑系统的(α,β)-准锁语义归结和(α,β)-准锁语义归结演绎的概念.讨论直觉模糊命题逻辑系统中的(α,β)-准锁语义归结式和锁子句的合并规则.最后,给出直觉模糊命题逻辑系统的基于(α,β)-准锁语义归结的自动推理算法步骤,并通过实例说明算法的有效性.     

基于格值命题逻辑系统LP(X)的多元α-归结原理的注记

进一步深入研究了基于格蕴涵代数的格值命题逻辑系统LP(X)的多元α-归结原理的基本理论,给出了基于LP(X)的多元α-归结演绎中参与多元α-归结的广义文字个数随着归结演绎的推进而动态变化的基本原则;对基于LP(X)的多元α-归结原理的有效性进行了一定分析,这为建立基于LP(X)的多元α-归结方法以及构造多元α-归结算法奠定了理论基础.     

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     

基于语言真值格值命题逻辑系统lvpl的推理规则

一个逻辑系统在实际应用中,推理规则的选取往往很重要。本文基于语言真值格值命题逻辑系统lvpl,提出了几种推理规则,这些推理规则包含有语义和语法,且它们之间具备协调水平的特性,证明了推理规则在一定程度上具备闭性特性。     

基于语言真值格值命题逻辑系统(e)vpl的推理规则

一个逻辑系统在实际应用中,推理规则的选取往往很重要.本文基于语言真值格值命题逻辑系统ípl,提出了几种推理规则,这些推理规则包含有语义和语法,且它们之间具备协调水平的特性,证明了推理规则在一定程度上具备闭性特性.     

一种五元格值逻辑上命题真度的分布

利用势为5的均匀概率空间的无穷乘积在一种五元格值逻辑系统中引入了公式的真度概念,给出了真度的一些推理规则,证明了全体公式的真度值之集在[0,1]上是稠密的,给出了全体公式真度的表达通式,为在五元格值逻辑系统中建立近似推理理论提供了一种可能的框架。     

格值命题逻辑系统L9P(X)中的自动推理算法

给出了格值命题逻辑系统L₉P（X）上的放缩原理和放缩归结原理,基于放缩归结原理,给出了一种判断L₉P（X）上子句集S为M－可满足的自动推理算法（这里M为L₉上的中界元）,并证明了其可靠性和完备性。     

基于粒语义推理的粒归结研究

粒归结方法和粒语义推理均是针对粒计算与逻辑推理相互融合研究的成果.粒语义推理能否作为粒归结方法的推理基础,或粒归结方法是否为粒语义推理的另一种形式是值得探究的问题.研究表明,粒归结方法中的粒归结序列是粒语义推理的充分条件.但对粒归结方法推广后,所得到的特殊粒归结序列是粒语义推理的充分必要条件.于是粒归结方法具有了推理的基础,粒语义推理也存在了其它的形式.这样粒归结方法与粒语义推理便具有相互支撑的紧密关系.     

具有三种否定的模糊命题逻辑形式系统FLCOM的λ-归结

考虑到模糊逻辑中定理自动证明的重要性以及目前主要研究具有一种否定的模糊逻辑的归结原理,文中对具有三种否定(矛盾否定、对立否定和中介否定)的模糊命题逻辑(FLCOM)的归结原理进行研究.基于FLCOM的一种无穷值语义解释提出λ-可满足的和λ-不可满足的概念.将λ-归结方法引入FLCOM,给出FLCOM的λ-归结演绎定义,讨论FLCOM的λ-归结原理,并证明FLCOM的λ-归结方法的完备性.基于λ-归结方法和已证明的结论给出实例以佐证文中λ-归结方法和结论的正确性和可行性.因此,在FLCOM范围内可判定任一模糊命题公式是否是λ-可满足的或λ-不可满足的.     

使用XML的一阶谓词逻辑归结原理

归结原理(resolution principle)是计算机自动推理的重要原理之一.将XML加入到使用归结原理的证明过程中,利用XML结构与语义自描述的特性,简化归结过程的计算机实现,并给出相应基于XML的算法.     

基于可能世界的网构软件之自动推理研究

为了实现网构软件的自动推理问题,在基于可能世界的网构软件模型上,给出了一种基于概念分析的自动推理系统。通过对三段论的分析得到了自动推理的一般原则,并运用这些原则解释了三段论中正确的24式。通过对形式概念的讨论得到了概念编码的方法,并给出了编码的三值运算规则。最后,通过一个具体例子的应用分析,给出了使用该编码进行自动推理的一般步骤,运算结果表明,自动推理方法在机械化与效率方面优于传统的归结原理。     

中介谓词逻辑一种改进的语义解释及λ-归结

潘给出的中介谓词逻辑系统MF的无穷值语义解释,不同于MF的其他任何语义解释。但在该无穷值语义解释下,“当A fuz时~A真”这种情况并未得到反映,并且该解释在模糊知识推理中必须作适当的修改才能更符合客观思维。给出了中介谓词逻辑系统MF一种真值域为（0,1－λ）[∪]（1－λ,λ）[∪]（λ,1）（λ[∈]（0.5,1））的无穷值语义解释,重新定义了MF的文字,提出了一种新的MF的λ-归结原理,证明了其完备性。该解释进一步表明用中介逻辑作为模糊知识的表示与推理的工具是可行的。