本文關鍵詞：一階謂詞邏輯下子句型信念的非修正推理方法

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【摘要】：實現計算機的自動推理是人工智能領域中的一個重要課題。對于傳統(tǒng)的常識推理,新知識可由舊知識以經典邏輯的原理推理得到。然而在實際應用中,知識往往是不確定、不一致和不完全的,通常被稱為信念。根據經典邏輯的原理,以不一致的知識作為前提推理得出的結論是沒有意義的。因此,為了使得這類推理能夠得到盡可能合理的結論,人們提出了多種解決不一致推理的方法,信念修正就是其中較為常用的方法。信念修正的主要思想是：當新加入的知識與知識庫中的信念不一致時,就將知識庫中的信念按照某種優(yōu)先度進行排序,并刪除其中引起不一致的且優(yōu)先度較低的部分,從而維護知識庫的一致性。相對于信念修正,非修正推理方法不刪除知識庫中的信念,而是容忍知識庫中的不一致,并通過提出新的推理方法來產生唯一的、一致的、演繹封閉的結論集。這種方法保留了知識庫中的信念,減少了信息的損失。本文提出了一種一階謂詞邏輯下子句型信念的非修正推理方法,證明了該方法所產生的結論集滿足唯一性、一致性和演繹封閉性,并給出了主要算法。相對于現有的非修正推理方法,本文提出的方法無論在結論集的完備性,還是在算法的效率上均具有較大的優(yōu)勢。本文還討論了非修正推理方法的認識進程,證明了該方法的認識進程具有收斂性。最后,本文結合了粗糙集規(guī)則提取方法和一階謂詞邏輯下子句型信念的非修正推理方法,提出了一個基于先驗知識與粗糙集規(guī)則提取的分類系統(tǒng)。相對于傳統(tǒng)的基于粗糙集規(guī)則提取的分類系統(tǒng),本文構建的系統(tǒng)可以獲得更為合理的分類結果,并且可以從不同形式的決策系統(tǒng)提取知識,將其匯集到知識庫中進行推理和決策。這種以知識為形式的信息交換,不包含任何細節(jié)信息,提高了信息傳遞的效率,也保障了信息的隱私安全。
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

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