分布式知识库系统DKBS/TH—1中推理与查询接口的设计与优化

本文介绍了一个分布式知识库系统DKBS/TH—1的结构模型。它以PROLOG作为推理工具,Unify关系数据库系统作为存放知识的机构,二者之间通过一阶谓词逻辑的子集Horn子句进行联系.分布式系统中各结点之间的通讯联系也由Horn子句来实现,本文还讨论了PROLOG与关系数据库的结合方法及查询优化的技术.     

re-Horn子句集的Horn化及可满足性判定方法

在命题逻辑中给出将re-Horn子句转化成Horn子句的条件与方法,用同态的方法证明转化前后2个子句集的可满足性或不可满足性的一致性,给出re-Horn子句集的可满足性的判定方法。     

一种用PROLOG实现非精确推理的方法

本文通过对模糊f-Horn子句的语义和推理机制的分析,提出了一种直接用Horn子句做非精确推理方法,并用Turbo Prolog编制了实例程序,对该方法做了检验。证明这种方法对于直接用Prolog语言编制需要做非精确推理的人工智能软件是可行的。     

Horn子句逻辑程序的Petri网模型

Horn 子句逻辑程序 H 可以逻辑等价地转化为 Petri 网模型 M,在 M 中从初始标识 N_0到目标变迁/g(?)形成的发射序列对应着求解 H 的调用序列,在 M 中存在变迁不变式 X≥(?),并且 X(tg)≠0是 H 有解的充要条件。     

格值命题逻辑系统Ln ×2P(X)中广义文字的α-归结性

归结自动推理是人工智能领域的一个重要研究方向.以格蕴涵代数为真值域的格值逻辑中的α-归结方法提供了一种处理带有模糊性和不可比较性信息的自动推理问题的工具,能对格值逻辑系统的α-不可满足子句集给出反驳证明,用α-归结原理证明格值逻辑中广义子句集的α-不可满足性,必须首先研究两个广义文字是否可以进行α-归结.研究了格值逻辑...     

基于逗号的汉语子句识别研究

根据篇章分析的任务和实践, 结合传统研究, 提出汉语的基本篇章单位为子句, 并从结构、功能、形式等方面给出其定义。分析了逗号与子句的关系, 并在标注语料上进行了基于逗号的汉语子句识别研究。首先手工标注了CTB6.0中前100篇文档的逗号是否为子句边界的信息, 在标注结果中抽取句法、词汇、长度等特征进行实验, 子句识别准确率为90%。然后利用信息增益选出贡献最大的9个特征, 使用它们也可获得较高的子句识别准确率。最后仅使用词法信息, 子句识别准确率可达84.5%。实验证明子句的定义合理, 基于逗号的子句识别在理论上和实验上均可行。     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题,是第一个被证明是NPC的问题。本文主要把子句集进行分类,给出翻转定义、简单集定义,翻转同构定义,并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性。论文证明了可满足子句集的三个充要条件。并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法。     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题,是第一个被证明是NPC的问题。本文主要把子句集进行分类,给出翻转定义、简单集定义,翻转同构定义,并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性。论文证明了可满足子句集的三个充要条件。并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法。     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题,是第一个被证明是NPC的问题.本文主要把子句集进行分类,给出翻转定义、简单集定义,翻转同构定义,并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性.论文证明了可满足子句集的三个充要条件.并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法.     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题，是第一个被证明是NPC的问题。本文主要把子句集进行分类，给出翻转定义、简单集定义，翻转同构定义，并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性。论文证明了可满足子句集的三个充要条件。并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法。     

基于描述逻辑的ODMG对象数据模型表示与推理

在描述逻辑ALCQI(D)基础上,将ODMG面向对象数据模型转换为描述逻辑ALCQI(D)表示的知识库,借助描述逻辑ALCQI(D)的推理能力,将面向对象数据模型的类可满足性、类包含关系、类冗余性、模式蕴含性等验证问题转化为相应知识库的推理问题,并证明这些推理问题的正确性.     

面向语义Web的直觉模糊粗描述逻辑

分析了面向语义Web的直觉模糊粗描述逻辑的研究现状和存在的问题,基于(I, T)-直觉模糊粗集理论将直觉模糊描述逻辑和粗描述逻辑进行了集成,即提出了一种新的直觉模糊粗描述逻辑．针对与本体语言OWL 2等价的描述逻辑SROIQ(D),对SROIQ(D)进行了扩充,具体提出了直觉模糊粗描述逻辑IFRSROIQ(D),给出了IFRSROIQ(D)的语法、语义和性质,证明了IFRSROIQ(D)的推理问题（包括知识库可满足性、概念可满足性、概念包含、逻辑推导、ABox一致性推理等）都可以归约到基于完备格的描述逻辑L*-SROIQ(D)上对应的推理．     

中介逻辑命题演算系统的可满足性的判定复杂度

[1]证明了中介逻辑的命题演算系统MP(见[2])中的每一合式公式可以分解为以形如p,p,～p,～p(p为原子命题)为基子句的析取范式,本文的主要结果为:判定以形如p,p,～p,～p为文字的子句集的可满足性问题是NP完全的。     

基于OBDD的描述逻辑ALCIO判定算法

给定描述逻辑ALCIO中的任一知识库,应用NNF变换和FLAT规则对其进行预处理,通过一个重构过程将知识库中TBox模型转化为布尔函数,然后将布尔函数转换为有序二叉决策图(OBDD)表示形式,从而调用已有的OBDD软件包进行可满足性判定,实现描述逻辑ALCIO的判定算法。该算法在实现描述逻辑的推理方面与经典的Tableau判定算法在性能上可以相互弥补和配合。     

基于1RSB的正则(k,r)-SAT问题可满足临界

针对每个变元恰好出现r次且其正、负出现各为r/2次的随机正则(k,r)-SAT问题,结合一阶复本对称破缺理论和随机正则(k,r)-CNF公式解空间的几何结构,分析了通常以解的总数作为一阶矩方法的随机变量时,所得到的随机正则(k,r)-SAT问题可满足临界值上界偏大的本质原因.在此基础上,通过计算可满足相变点附近区域中随机正则(k,r)-CNF公式的解的聚类总数,从而把计算其解的规模转换为计算其解的聚类规模.进一步,通过引入覆盖的定义来表示聚类,并以覆盖总数作为一阶矩方法中的随机变量,结合相关的概率分析,得到了当前该问题可满足临界值点的一个新上界,使得上、下界之间仅有常数1的间隙.     

一种扩展的模糊描述逻辑

为了提高对复杂模糊信息的表示能力,提出一种扩展的模糊描述逻辑.扩展模糊描述逻辑引入模糊概念和模糊关系的截集形式作为原子概念和原子关系,继承经典描述逻辑中的概念构造器和知识库形式,建立新的知识表示逻辑体系.定义了扩展模糊描述逻辑的语法结构、语义解释、知识库形式以及基于可满足性的推理问题.通过与模糊描述逻辑的比较,阐述了模糊描述逻辑可转化为扩展模糊描述逻辑,从而例证了扩展模糊描述逻辑具有比模糊描述逻辑更强的表达能力.     

DF命题的矩阵归结

对DFL归结方法作进一步的研究,阐述了DF命题的矩阵归结的理论．对任一DF命题归结反演,得到对应的子句集,采用⊙运算分离DF数和DF命题得到原DF命题的命题归结矩阵,由子句集的不可满足性条件,应用鲁宾逊归结原理,得出DF命题的矩阵归结方法,证明了矩阵归结法的成立定理,并给出了矩阵归结方法的一个推论．     

基于动态描述逻辑的语义Web服务PE匹配算法

将基于描述逻辑断言构成的PE描述公理的有限集合看作一个本体知识库,因此有关PE的语义匹配问题就转化到两个基于描述逻辑的本体知识库之间的逻辑蕴含判定问题,然后将逻辑蕴含推理问题转化为本体库的可满足性检测问题,并通过可判的扩展算法解决,同时对匹配结果进行有意义的排序及分类.所提方法与现有方法相当的情况下,具有更高的查全率,能够更好地区分匹配结果.     

基于GAG的Horn逻辑分布式推导模型

分布式逻辑推理是在网络环境下提供分布式智能服务的推理机制,提出了一个基于广义与或图(GAG)的Horn逻辑分布式推导模型.该模型可以清晰地表示变量约束,实现无须回溯的远程谓词调用,Horn逻辑中一次成功的推导在该模型中被表示为一个解路径,问题求解被转换为对GAG的搜索.还讨论了广义与或图搜索算法在Horn逻辑推理当中的应用.     

论子句隐喻及翻译

隐喻是人们思维和行为的系统方式,词汇可以隐喻引申,基本子句结构也可以隐喻引申。以原型理论为基础,从认知——功能视角分析句子结构的“形式——功能对”,研究了SVOO,SVOC,SVA结构的隐喻和多义性,探讨了它们的翻译方法。