本文關(guān)鍵詞：命題模態(tài)邏輯S5系統(tǒng)中并行推理方法

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【摘要】：S5系統(tǒng)是一類知識表示能力和處理能力都較強的模態(tài)公理系統(tǒng),它是認知邏輯、信念邏輯等非經(jīng)典邏輯理論的基礎(chǔ)。根據(jù)Kripke語義模型以及S5系統(tǒng)中部分公理,對命題模態(tài)邏輯S5公理系統(tǒng)的性質(zhì)進行了較為深入的研究,并對S5系統(tǒng)中一類具有代表性的標準模態(tài)子句集的特性進行了分析,提出了一種基于擴展規(guī)則方法的命題模態(tài)邏輯推理算法(propositional modal clausal reasoning based on novel extension rule,PMCRNER)。針對樸素算法時間復(fù)雜度較高的問題,利用任務(wù)間潛在的關(guān)聯(lián)性對算法同時進行了粗粒度與細粒度并行化,提出了并行算法PPMCRNER(parallel PMCRNER)理論框架,并且與基本算法進行了對比。實驗結(jié)果表明,PPMCRNER算法在不可滿足的子句集上的推理具有良好的加速比,為高時間復(fù)雜性的模態(tài)推理方法的進一步研究提供了一種可行方案。
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術(shù)學院;吉林大學數(shù)學學院;符號計算與知識工程教育部重點實驗室(吉林大學);
【關(guān)鍵詞】： 命題模態(tài)邏輯 S公理系統(tǒng) 并行推理 擴展規(guī)則
【基金】：國家自然科學基金Nos.61300049,61502197,61503044 高等學校博士學科點專項科研基金No.20120061120059~~
【分類號】：TP181
【正文快照】： 1引言 近年來,多種以模態(tài)邏輯為基礎(chǔ)的復(fù)雜公理系統(tǒng)與框架被相繼提出[1-3],關(guān)于模態(tài)邏輯甚至是更高階的邏輯知識表示形式的理論研究逐漸成為人們關(guān)注的熱點[4]。模態(tài)邏輯推理方法的研究是高階公理系統(tǒng)和框架的原型實現(xiàn)的基礎(chǔ)。自動推理領(lǐng)域主流的推理方法為歸結(jié)方法、表推演

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1 史t，

本文編號：902268