【摘 要】
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近年来,随着人工智能的深入发展以及无人驾驶、机器人等技术的广泛应用,软件系统的可信性越来越成为一个值得关注问题。为了严格论证系统的可信属性,Deng等人提出可信推导树模型（简称可信树）。为充分发挥该模型的优点,需要解决两个重要问题:（1）如何从工程实践中的技术文档自动抽取关键信息以构建可信树;（2）如何对可信树属性之间的关系进行自动化推理。可信推导树的推理验证需要用到Prolog语言。现有的Pro
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近年来,随着人工智能的深入发展以及无人驾驶、机器人等技术的广泛应用,软件系统的可信性越来越成为一个值得关注问题。为了严格论证系统的可信属性,Deng等人提出可信推导树模型（简称可信树）。为充分发挥该模型的优点,需要解决两个重要问题:（1）如何从工程实践中的技术文档自动抽取关键信息以构建可信树;（2）如何对可信树属性之间的关系进行自动化推理。可信推导树的推理验证需要用到Prolog语言。现有的Prolog求解器往往具有部件冗余、占用资源多、难以集成到可信推导树建模工具等缺点。本文针对可信推导树的自动构建和推理验证问题,借助文字识别和图形识别技术抽取PDF格式的技术文档中的信息以快速构建可信树,设计并实现了轻量级的基于Prolog语言的推理求解器,该求解器可以完成对可信树中规则的验证与推理,还可以回答含谓词和变量的一阶逻辑提问,具有轻量易集成、性能良好的优点。本文详细介绍了该推理工具的设计原理和实现方法,其中包含词法分析、语法分析、搜索匹配等功能的具体方案。最后,实验部分采用了Open PCA Pump Assurance Case这一可信安全案例,借助了文字识别和图像识别技术对案例文本中的信息进行了抽取整合并进行推理验证。实验结果显示,本文所设计的推理验证工具可以很好地验证实际案例中的可信性问题。
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