【摘 要】
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在基于知识的推理中,由于知识源的不完全可靠和来自不同的知识源的知识可能相互抵触等原因,我们不能把这些知识看成绝对真理,只能将它们作为信念,对信念的处理是人工智能研究
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在基于知识的推理中,由于知识源的不完全可靠和来自不同的知识源的知识可能相互抵触等原因,我们不能把这些知识看成绝对真理,只能将它们作为信念,对信念的处理是人工智能研究中的一个关键问题。汲取算子模糊逻辑的思想,本文将[0,1]区间上的实数作为信念算子,用以描述命题的可信程度,从而在命题逻辑的基础上建立了带有信念算子的命题逻辑,我们称其为信念算子命题逻辑。本文用一个实系数多项式函数定义信念算子之间的运算,证明了这种定义方法在一些比较基本的假设之下的唯一性。这个运算具有良好的数学性质和直观背景。为了实现基于信念的推理,我们将布尔算子模糊逻辑中公式的恒真水平的概念引入到信念算子命题逻辑中,根据信念算子运算的特点,建立了信念算子命题逻辑中求任意给定公式的恒真水平的机械推导算法BMD。这种方法优于算子模糊逻辑中的λ—归结方法。根据形式推导算法BMD,本文给出了求解任意给定公式恒真水平的实现系统。该系统主要包括规则库模块、函数模块、逻辑联结词化简模块、模糊原子计算模块以及回溯求解模块。运行时,系统接收一个公式作为输入,自动计算出该公式的恒真水平。
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