基于格值邏輯的α-多元線性歸結(jié)自動(dòng)推理研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩182頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)極具有挑戰(zhàn)性的研究方面是自動(dòng)推理(定理機(jī)器證明),歸結(jié)自動(dòng)推理是自動(dòng)推理的重要研究方向之一,其研究成果已被應(yīng)用到很多重要領(lǐng)域,如人工智能、邏輯編程、問題求解、軟件模型檢測(cè)與測(cè)試、安全協(xié)議、程序自動(dòng)驗(yàn)證、應(yīng)答系統(tǒng)等方面。現(xiàn)實(shí)世界中經(jīng)常遇到一些由于其多因素而產(chǎn)生不可比較性的問題,這類帶有不可比較性信息的問題往往很復(fù)雜。基于格蘊(yùn)涵代數(shù)的格值邏輯系統(tǒng)的歸結(jié)自動(dòng)推理是解決這類問題的有效方法之一。
  本文在其他學(xué)者的工作

2、基礎(chǔ)上,依據(jù)經(jīng)典邏輯的歸結(jié)推理方法,對(duì)基于格蘊(yùn)涵代數(shù)的格值邏輯系統(tǒng)的α-多元線性歸結(jié)自動(dòng)推理的理論、方法、算法、程序展開研究。取得的研究成果主要有以下五個(gè)方面:
  第一部分,在基于(L)ukasiewicz蘊(yùn)涵代數(shù)Ln的格值命題邏輯系統(tǒng)LnP(X)中,得到了一類3階不可分極簡(jiǎn)式(3-IESF)所有可能的形式,針對(duì)其中一類特別重要的3-IESF,給出了它與n-IESF(0≤n≤3)之間的α-可歸結(jié)性。
  第二部分,在基于格

3、值邏輯系統(tǒng)的α-多元?dú)w結(jié)原理的基礎(chǔ)上,針對(duì)廣義文字所有分類的分界廣義文字,給出了它們之間任意三個(gè)廣義文字的α-可歸結(jié)性,進(jìn)一步得到了格值邏輯系統(tǒng)中的α-多元?dú)w結(jié)域的一些性質(zhì)。
  第三部分,進(jìn)一步在基于格值命題邏輯系統(tǒng)LP(X)的α-多元?dú)w結(jié)原理基礎(chǔ)之上,提出了基于格值命題邏輯系統(tǒng)LP(X)的α-多元極小歸結(jié)原理,建立了LP(X)中的α-多元極小歸結(jié)原理的可靠性和完備性。然后,基于LP(X)的α-多元極小歸結(jié)原理,建立了基于LP(

4、X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)方法,并建立了基于LP(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)方法的可靠性和條件完備性定理,分析了基于LP(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)方法的有效性。進(jìn)一步,構(gòu)造了基于LP(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)自動(dòng)推理算法,為了提升該算法的歸結(jié)效率,給出了廣義子句集預(yù)處理的方法和選取廣義文字及判定時(shí)的六個(gè)策略,然后證明了α-多元有序線性極小歸結(jié)自動(dòng)推理算法的可靠性和完備性,對(duì)該自動(dòng)推理算法的時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行了分析,給出了

5、一個(gè)例子進(jìn)行闡述算法的有效性,設(shè)計(jì)了基于LP(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)自動(dòng)推理程序。
  第四部分,提出了基于格值一階邏輯系統(tǒng)LF(X)的α-多元極小歸結(jié)原理,得到相應(yīng)的提升引理,并證明了基于LF(X)的α-多元極小歸結(jié)原理是可靠和完備的,進(jìn)而得到了α-多元極小歸結(jié)原理的等價(jià)轉(zhuǎn)換定理。然后,基于LF(X)的α-多元極小歸結(jié)原理,建立了基于LF(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)方法,并建立了基于LF(X)的α-多元有序線性極小歸

6、結(jié)方法的可靠性和條件完備性定理,得到了α-多元有序線性極小歸結(jié)方法的等價(jià)轉(zhuǎn)換定理,分析了基于LF(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)方法的有效性。進(jìn)一步,構(gòu)造了基于LF(X)的α-多元有序線性極小歸結(jié)自動(dòng)推理算法,證明了該算法是可靠且完備的,并給出了一個(gè)例子進(jìn)行闡述α-多元有序線性極小歸結(jié)算法的有效性。
  第五部分,為了進(jìn)一步提高α-歸結(jié)能力和歸結(jié)效率,針對(duì)廣義文字歸結(jié)的α-多元極小歸結(jié)進(jìn)一步提升,提出了基于格值命題邏輯系統(tǒng)LP(X

7、)的非子句α-多元極小廣義歸結(jié)原理,并證明了該廣義歸結(jié)原理是可靠和完備的。提出了基于LP(X)的非子句α-多元有序線性廣義歸結(jié)方法,得到其可靠性和條件完備性。然后,基于非子句α-多元有序線性廣義歸結(jié)方法,構(gòu)造了LP(X)中的一個(gè)非子句α-多元有序線性廣義歸結(jié)算法。進(jìn)一步,將基于格值命題邏輯系統(tǒng)LP(X)的非子句α-多元極小廣義歸結(jié)原理推廣到LF(X)中,提出了基于格值一階邏輯系統(tǒng)LF(X)的非子句α-多元極小廣義歸結(jié)原理,給出了相應(yīng)的提

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論