基于OBDD时序电路设计的验证

依据有序二叉判定图（OBDD）和计算树逻辑（或称分支时态逻辑）CTL（Computational Tree Logic)的基本原理，分析了基于OBDD和CTL的验证数据电路设计的基本原理，并在此基础上，给出了时序电路等价验证的方法。     

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。     

模糊描述逻辑的统计缺省扩展

该文对模糊描述逻辑进行统计缺省扩展,它以模糊描述逻辑为主要框架,将模糊或不精确知识的表示与推理有机地整合在一起,通过在模糊描述逻辑中引入统计缺省推理,构建了一种同时具有TBox,ABox和统计缺省规则的知识库系统.     

基于SAT和BDD的频繁序列挖掘技术

【目的】研究模式挖掘领域中的频繁序列挖掘技术,由于序列模式挖掘存在指数级的搜索空间,且传统的SAT求解算法无法高效求解大规模数据集的缺点,因此研究符号表示和操作技术,用来避免冗余计算。【方法】提出基于SAT的频繁序列挖掘的符号OBDD算法,基于深度优先算法的思想,首先将频繁序列挖掘问题构建为SAT模型,其次对变量进行排序并将约束子句分类后分别描述为OBDD,利用OBDD的"与"操作得到满足SAT的所有频繁序列模式。【结果】实例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,提高求解效率。     

一种面向知识编译的OBDD构造方法

知识编译作为人工智能的重要方向,在实时查询和推理中起重要作用.有序二元决策图(ordered binary decision diagram,OBDD)是知识编译领域中一个主要的编译目标语言,已被广泛用于编译诸多实际的可满足性问题(SAT).近年来,OBDD的构造技术得到了深入研究,其目的是减少目标OBDD的大小并且缩...     

基于逻辑描述的决策树算法及其Prolog实现

 决策树算法是数据挖掘领域的重要算法之一.文章首先对决策树算法的数据进行逻辑描述,然后使用保险公司客户数据来构建决策树,利用Prolog语言实现了基于逻辑描述的ID3算法,尝试了用逻辑推理方法解决数据挖掘问题,并对结果进行了分析.     

MOS电流模逻辑标准单元设计方法

分析了一种基于二叉判定图算法的MCML标准单元的设计方法。仿真分析采用SMIC0.18 CMOS标准工艺对电路进行晶体管级仿真。     

基于模糊描述逻辑的模糊UML类图形式化

由于UML难以表示现实世界中存在的大量不确定和模糊的信息,因此前人提出了模糊UML。与UML类似,模糊UML是半形式化语言,缺乏精确的语义。为解决这一问题,提出一种用模糊描述逻辑形式化表示模糊UML类图的方法,扩展模糊描述逻辑f-SHOIN(D)为其逻辑基础,详细描述模糊UML类图中的类、属性和各种关系转化为模糊描述逻辑表达的形式化过程,最后用实例证明该方法是可行的。     

基于描述逻辑的概念建模研究

首先介绍了描述逻辑,它源于遗传网络和基于框架的表示,是基于对象的知识表示的形式化,并且建立在概念和关系之上,而概念建模在人工智能、数据库系统设计等领域有很重要的作用.文章探 '讨了基于描述逻辑的概念建模细节问题.     

提高产品装配联接图分解效率的算法研究

割集生成算法和子图过滤算法是基于割集的装配序列规划的基础,本文通过分析不同基本割集组合之间的关系,设计了更合理的割集生成算法,同时还引进了有序二叉决策图OBDD表示子图集合,设计了更高效的算法以过滤已分解的子图,从而提高了装配联接图的分解效率.     

基于描述逻辑的图像检索框架

提出一种新的基于描述逻辑的、能处理带有分层信度的图像语义信息的图像检索框架,以解决不确定背景知识的图像检索问题.该框架能处理具有分层信度的不确定语义信息,给出了形状及语义两层模型表述图形信息,提出一种能描述分层信度知识的描述逻辑U-ALC,将图像信息检索化归为描述逻辑U-ALC中的逻辑推理,并给出了描述逻辑U-ALC的推理算法.     

一种模糊时空描述逻辑F-ALCT(D_(fst))

为了实现语义Web中模糊时空知识的表示与推理,提出了一种支持模糊时空具体域的模糊描述逻辑F-ALCT(D_(fst)).首先,构建了包含模糊时空区域及其时空拓扑谓词的模糊时空具体域D_(fst),给出了两个模糊时空区域之间的拓扑关系模糊度的计算方法.然后,将D_(fst)和时态操作符引入到模糊描述逻辑FuzzyALC中,构建出一种新的模糊描述逻辑F-ALCT(D_(fst)),并定义了其语法、语义和知识库.最后,给出了一个F-ALCT(D_(fst))的知识库实例.F-ALCT(D_(fst))有效地实现了语义Web中模糊时空知识的表示.     

描述逻辑研究进展

介绍了描述逻辑系统的结构,对基本的描述逻辑语言以及推理机制进行了描述。重点概述了描述逻辑的动态扩展、模糊以及概率扩展的研究状况,并根据其应用领域对描述逻辑的研究趋势及其更新进展进行了介绍。     

描述逻辑的非标准推理及其应用

用描述逻辑中的两种非标准推理[CD2]概念收缩和概念诱导, 分别扩展了可满足性问题和包含问题, 以解决供应与需求的匹配问题, 并提出了改进的排序 算法以及有助于完善供需双方资源和需求描述的算法. 结果表明, 改进后的排序算法有利于供需双方的交互, 并且能够尽快排除因为严格特性而部分匹配的供应和需求, 从而加快算法的运行速度.     

循环描述逻辑 TBOX 中的完备格

描述逻辑中含有循环定义的TBox通常使用固定点模型来刻画循环定义的语义,对于固定点模型,不仅需要研究其存在性,还需要研究模型之间的关系,如是否存在最大、最小固定点模型。TBox中所有模型扩展集合上的偏序关系可以诱导出格结构,而且是完备格,现有的研究得出的一些结论主要是针对此完备格。考虑在特定固定点下,概念解释域上的偏序关系同样可以诱导出格。对这种格进行研究得出了一些有益的结论,这些结论为深入研究循环描述逻辑语义提供了新的思路。     

基于描述逻辑的语义Web服务动态复合推理和验证

描述逻辑具有良好的知识表示能力和强大的推理能力,AI规划具有良好的行为状态变化建模能力。将描述逻辑与AI规划相结合,提出一种基于描述逻辑的语义Web服务动态复合机制,并对其进行逻辑证明。     

基于OWL本体和描述逻辑的Web服务匹配模型研究

在WWW世界中,为了获得更多的优质服务。必须提供一种高效的服务发现机制。而要进行有效的服务发现,需要提供一种合理的服务匹配模型及相应的匹配算法。在总结了传统的UDDI标准所存在缺陷的前提下。重点提出了一种Web服务匹配模型．该模型通过本体来增强服务描述语义,将本体与描述逻辑有机结合起来。克服了传统UDDI标准在语法级基于关键字搜索的缺陷．提高了服务匹配能力。讨论了匹配模型各模块的功能。同时提出了一种基于OWL的本体创建方法。     

加速布尔匹配算法的研究

逻辑验证和综合中，布尔匹配利用有序二叉判定图（Ordered Binary Decision Diagram,OBDD)检验两个给定的逻辑函数是否相等。直接枚举每个函数中输入变量的各种排列顺序，并根据这些顺序进行匹配，算法时间复杂度为O(n!2^n2),n为变量数。为了提高匹配算法的效率，文中用最小项数目作为标签标定变量（变量组）。对比两函数 中变量（变量组）的标签，可删除不可能的排序，加快匹配过程。在此基础之上，利用重构将待匹配变量压缩在OBDD图的底部。利用这部分结构可以进一步区分变量。实验结果表明，该算法不仅变量区分能力要好于其他算法，且执行速度快，更具实用价值。