命题逻辑假说扩充生成算法及其应用研究

【摘要】在人工智能被提出之初,就将实现常识推理作为人工智能研究的一个长期目标。在日常中,常识推理可以帮助在不完全信息的情况下,根据常识做出合理的假设来进行有效的推理。目前,信念修正方法作为处理常识推理中非单调性的问题被广泛的研究。这种方法通过引入一个修正算子,将信息调整纳入已有知识库。然而在信念修正的过程中不可避免的出现期望信息的丢失。不同于信念修正的方法,信念非修正的方法在不改变原有知识库的基础上,通过限制推理的过程来获得一致的扩充,实现有效的推理。在命题逻辑下,假说的扩充已经被证明具有良好的数学性质。但是在现有的研究中,对于有限个子句构成的假说,其扩充一般会是一个无限的集合。为了将非修正的方法更易于实际应用,本文做出如下研究：(1)定义了命题逻辑下假说的扩充。在这种定义下的有限个子句构成的假说的扩充仍然为一个有限的子句的集合,并且保持与己有的假说的扩充是逻辑等价的。本文对等价性进行了证明。(2)提出了命题逻辑下假说的扩充的生成算法。在算法的设计中参考求本原蕴涵的方法,优化了归结过程。在完成算法理论证明之后,使用JAVA语言实现算法。使用多个假说作为测试案例进行实验,验证了算法程序的处理结果是正确的、完备的。(3)提出了基于假说扩充的知识编译方法。知识编译作为知识表示与推理的基础,具有广泛的应用。本文证明了命题逻辑下假说的扩充可以作为知识编译的目标语言。并分析基于命题假说扩充的知识编译方法与其他知识编译方法的关系。
【作者】杨状；
【导师】邓安生；曲衍鹏；
【作者基本信息】大连海事大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】假说扩充；本原蕴涵；知识编译；非单调推理；

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