【摘 要】
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基于逻辑的知识表示与推理一直是理论计算机科学中人工智能研究的核心问题之一,大规模以及不完全知识库的快速涌现为知识库共享和不一致性处理提出了新的挑战.Lin和Reite
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基于逻辑的知识表示与推理一直是理论计算机科学中人工智能研究的核心问题之一,大规模以及不完全知识库的快速涌现为知识库共享和不一致性处理提出了新的挑战.Lin和Reiter在1994年为一阶逻辑提出的遗忘理论(即删除中间变量)被证明是知识库处理的重要手段,可用于溯因推理、不一致性处理、多智能体协商以及知识抽取与合并等各个方面.近年来,遗忘理论被推广到(1)经典逻辑及其子类,包括命题逻辑、一阶逻辑及各种描述逻辑；(2)模态逻辑S5,(3)描述不完全知识的非单调形式系统,主要是基于回答集语义的逻辑程序.由于非单调逻辑中的等价性概念不同于单调逻辑,我们以单调逻辑(经典逻辑和模态逻辑S5)的遗忘理论研究为线索,介绍非单调逻辑(特别是回答集程序设计)的遗忘理论中一些重要问题,特别是遗忘的一些公设/原则问题、可表达性问题、复杂性问题等；并介绍这方面研究的国内外最新进展.
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