基于模糊逻辑的不确定知识处理（Ⅰ）：模糊蕴涵的合理性

本文从蕴涵悖论出发，分析了几种已有模糊蕴涵的合理性，定义了新的非单调的，次协调的，没有一般的蕴涵悖论的模糊择优蕴涵；通过比较这此模糊推理关系的性质与处理不确定听能力，说明本文定义的模糊择优蕴函能更好地处理不精确的，不断更新的，特别是不一致的知识。     

基于模糊逻辑的不确定知识处理（Ⅱ）─—模糊逻辑的TABLEAU推理

本文基于ＴＡＢＬＥＡＵ方法，给出了模糊逻辑中一些至今缺少有效证明论的推理关系的证明论，也给出了作者提出的模糊择优蕴涵的判定过程．据此说明了Ｙａｇｅｒ所给出的推理规则对其所讨论的模糊推理关系是不完备的．分析了本文对前提和结论分别构造ＴＡＢＬＥＡＵ推理树的方法在研究推理关系的相关性等方面的直观语义和作为模糊Ｐｒｏｌｏｇ的推理机所具有的优越性．     

基于模糊逻辑的不确定知识处理（Ⅰ）─—模糊蕴涵的合理性

本文从蕴涵悖论出发，分析了几种已有模糊蕴涵的合理性；定义了新的非单调的、次协调的、没有一般的蕴涵悖论的模糊择优蕴涵；通过比较这些模糊推理关系的性质与处理不确定知识的能力，说明了本文定义的模糊择优蕴涵能更好地处理不精确的、不断更新的、特别是不一致的知识．     

面向Deep Web不确定知识表示的动态模糊描述逻辑

Deep Web信息量大,主题专一,信息质量好.然而Deep Web信息存在着不确定问题,因此难以对其进行知识表示和推理.基于动态模糊逻辑理论,提出了一种新的描述逻辑,即动态模糊描述逻辑(DFDLs).给出了DFDLs形式化定义以及DFDLs的语法和语义,设计了DFDLs的tableau的推理算法和策略.采用动态模糊描述逻辑对面向Deep Web的不确定知识进行表示并实现合理的推理和利用,能更好地表达Deep Web的动态和模糊信息.     

标记逻辑的TABLEAU判定过程

标记逻辑是一种重要的次协调逻辑，和｜≈是标记逻辑中的２种推理关系．二者都是次协调的，可以用统一的方法处理一致的知识与不一致的知识，是单调的，有基于归结的证明论，但不能保持经典逻辑中合理的推理，如三段论．｜≈是非单调的，在前提一致时等价于经典逻辑的推理关系，但缺少有效的证明论．本文将给出推理关系和｜≈基于Ｔａｂｌｅａｕ演算的可靠而且完备的判定方法.     

概率逻辑、不确定逻辑和模糊逻辑之比较

通过一个实例分析比较了概率逻辑、主观概率逻辑、不确定逻辑和模糊逻辑的思想方法。提出了自己的观点：基于数据统计的概率逻辑是最科学的。不确定逻辑比主观概率逻辑更科学。当具有不确定性的原子命题具有独立性时,不确定逻辑和模糊逻辑的观点是一致的。而对于处理带有不确定性的相关性命题,不确定逻辑比模糊逻辑更科学。但是模糊逻辑在建立推理理论方面见长。     

基于中介逻辑的模糊知识推理的搜索处理

中介逻辑是一种区分矛盾否定与对立否定、肯定一些对立知识间存在中介对象的逻辑系统。基于中介谓词逻辑描述模糊知识,合理修改与或图,将每一谓词表达式视为状态结点,把逻辑规则集合表示为状态搜索空间。在传统与或图搜索算法的基础上,修改启发函数,将模糊知识的推理问题转化为状态空间中的搜索问题,并给出了一种否定信息的处理方法。     

语言真值直觉模糊逻辑的知识推理

针对格蕴涵代数、直觉模糊集及知识表示、基于语言真值直觉模糊代数的相关性质及运算方法,提出了六元语言真值直觉模糊代数的相关逻辑性质,并在六元语言真值直觉模糊知识表示的基础上,将模糊推理的CRI方法进行扩展,研究得出了六元语言真值直觉模糊推理的方法即6LTV-CRI算法。而后将直觉模糊推理与六元语言真值直觉模糊推理方法进行对比分析,验证了6LTV-CRI推理算法的合理性,并分析了其优缺点。     

基于FLcom的模糊知识推理与搜索处理

基于区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊命题逻辑形式系统FLcom,研究模糊知识及其不同否定的区分与形式表示,以及模糊知识推理与搜索处理。依据FLcom的语义解释,定义模糊命题的否定算子。具体采用Zadeh算子作为模糊推理算法,给出规则路径表的定义,利用规则路径表表示模糊推理规则及搜索过程。通过一个交通事故模型,讨论该模型的模糊推理及搜索过程,给出了搜索的算法及其实现结果。     

基于粗糙集的不确定知识表示方法

本文基于粗糙集的基本理论,分析了知识的构成及表达机理,定义了用于知识表示的特征集和原子概念,并在此基础上提出了一种知识表示特征集模型。该模型对确定性知识可进行精确表达;而对不确定性知识则采用逼近的方式来描述。本文提出的特征集模型为不确定知识的表示提供了新的思路。     

不确定图数据上的不确定查询处理

图数据结构广泛应用于各种领域的数据建模.由于测量手段和问题特性的限制,数据的不确定性普遍存在.这种不确定性表现在图结构数据中,形成不确定图.之前对于不确定图数据上查询处理的研究,主要是在不确定的图结构数据上查找某一结构确定的图.然而,针对不确定的图数据,其查询很可能也是不确定的.该项工作主要是实现查询过程中的双向匹配,即对于一个不确定的查询,在不确定的图上,得到查询与图的一个可能性最大的匹配组合.这样的研究是具有现实意义的,通过不确定图上对于不确定查询的匹配,可以找到两个不确定结构间存在的最大相似结构,并度量其相似性.     

从ALC到SHOQ（D）：描述逻辑及其Tableau算法

描述逻辑是一类知识表示的形式系统，并成为语义Web的逻辑基础。Tableau是描述逻辑的基本证明论，基于Tableau的算法提供7描述逻辑的推理机。本文系统地阐述了对应于语义Web语言从基本的ALC到SHOQ(D)描述逻辑基础及其相应的Tableau算法。     

基于贝叶斯网络的不确定因果逻辑量化分析方法

在安全苛求系统中,潜在风险会引发灾难事故,研究分析潜在风险的影响至关重要. 风险到事故的因果逻辑关系包括两类：确定性和非确定性的. 确定性因果关系可以用事件树、故障树等分析. 由于非确定性因果关系包含不确定性因素和数据不足,贝叶斯网络成为最佳选择. 量化分析中,条件概率的分配是一件不容易的工作,本文提出一种基于模糊逻辑的分配方法,结合建立的不确定性影响模型,利用贝叶斯网络进行量化分析,分析确定性因素的影响. 最后通过实例学习,验证和评估方法的有效性.     

基于贝叶斯网络不确定推理的研究

本文介绍了贝叶斯定理和贝叶斯网络的基本概念。提出可以利用贝叶斯网络表示和处理智能信息系统中的不确定性．讨论了贝叶斯网络的推理方法，并给出一个示范性的例子，阐述字使用贝叶斯网络进行不确定推理的过程。     

基于不确定、不精确知识的推理系统─UKRS~＊ 

ＵＫＲＳ是建立在算子ＦＵＺＺＹ逻辑的λ－Ｈｏｒｎ集上，使用λ－ＳＬＤ归结推理机制作为其理论支持的一个基于不确定、不精确知识的推理系统。在ＵＫＲＳ中用λ－Ｈｏｒｎ子句表示知识，因算子ＦＵＺＺＹ逻辑对于算子是显式表示的，故可以方便的描述不确定、不精确知识，并且支持不确定、不精确推理。     

不确定知识的可拓表示和推理研究

先通过对知识表示和可拓学的描述,在可信度的基础上提出一种新的不确定知识可拓表示的模型,再进行可拓推理,在推理策略方面进行改进,得到一种可拓启发式搜索算法EHSA。     

情景逻辑与时态逻辑在知识处理中的应用

一、前言我们正处在一个所谓“知识爆炸的时代”,由于微电子技术的飞跃发展,计算机技术的日趋成熟,当今,计算机系统的应用已经由数值计算和数据处理进入到知识处理的阶段,知识处理是计算机系统发展的必然趋势,一些计算机界的权威预言:“九十年代将是知识处理的年代”,“二十一世纪将是智能处理的时代”。由此,“知识工程”作为一门新型学科应运而生,正成为人们研究的一个热门课题,它涉及到计算机科学、微电子学、数学、认知科学、人工智能、逻辑学、心理学等等多门学科的内容,是一门多学科     

动态模糊逻辑（DFL）的归结策略

主要讨论DFL谓词描述下的归结推理方法,它是一种机器化的可在计算机上加以实现的推理方法。首先介绍DFL命题下结方法。最后介绍DFL的归结原理及方法。