三值命题逻辑随机化的注记

通过引入随机化映射和真度权函数等概念,提出了三值命题逻辑系统中公式的随机真度的等价定义,给出了随机真度的推理规则,研究了随机度量空间上逻辑运算的连续性等问题,为在三值命题逻辑系统中进行近似推理提供了另外的方法.     

二值命题逻辑中的蕴涵度量与近似推理

在二值命题逻辑系统中引入公式的真度、条件真度和蕴涵真度概念,为二值命题逻辑系统的程度化研究和近似推理提供了数值化工具.为了讨论基于真度、条件真度和蕴涵真度的近似推理模式的关系问题,以真度概念为基础,在二值命题逻辑系统中引入蕴涵度量概念,并通过蕴涵度量的真度表示式,给出了与有限理论相关的分别基于真度、条件真度和蕴涵真度的伪距离的蕴涵度量表示式,证明了分别基于真度、条件真度和蕴涵真度的近似推理问题可以转化为基于蕴涵度量的近似推理讨论,并给出了蕴涵度量在近似推理中的应用,为二值命题逻辑系统的基于不同真度的近似推理研究提供数值化方法.     

标准序列逻辑系统S3中命题的真度值之集在[0,1]上的分布

利用势为3的均匀概率空间的无穷乘积在三值标准序列逻辑系统中引入了公式的真度概念,给出了真度推理规则,证明了全体公式的真度值之集在[0,1]上是稠密的,并给出了公式真度的表达通式,为进一步建立三值命题逻辑的近似推理理论奠定了基础.     

Frank三角范数的三值模糊逻辑系统的真度理论

本文在Frank三角范数的三值R-蕴涵模糊逻辑系统中,借助逻辑公式A所诱导的函数,建立逻辑公式A的真度概念,得到一些三值R-蕴涵逻辑系统下的真度推理规则。同时,利用真度定义公式间的相似度和伪距离,给出相似度和伪距离的性质,为Frank三角范数命题逻辑系统中的近似推理提供了一种理论框架。     

几个三值命题逻辑系统中命题真度的分布

利用势为3的均匀概率空间的无穷乘积在W3、G3、П3及S3系统中引入了公式的真度概念，得到了命题真度分布的一些性质，同时给出了三值真度推理规则．证明了以上各系统中的全体公式的真度值之集在[0，1]上是稠密的，并给出了其中公式真度的表达通式，即若A∈F（S），则τ（A）=k/3^n（n=1,2,…，k=0,1,…,3^n）．此项研究为进一步建立三值命题逻辑的近似推理理论奠定了基础，并且使W3，G3，П3及S3系统中公式的真度有了统一的理论体系．     

三值Lukasiewicz逻辑中命题的条件真度理论

利用条件概率的思想在Lukasiewicz三值命题逻辑中引入公式的条件真度概念,并给出条件真度的一些性质;以条件真度定义公式相似度,进而导出全体公式集上的一种伪距离,这为三值Lukasiewicz逻辑系统中给出在信息Г下的近似推理理论提供了一种可能的框架.     

一种非均匀概率空间下逻辑系统G_3中命题的真度理论

利用势为3的非均匀概率空间的无穷乘积,在Go¨del三值命题逻辑系统中引入公式的真度概念,在三值逻辑14,12,14测度下证明G3中全体公式的真度值之集在[0,1]上是稠密的,并给出公式真度的表达通式,为进一步在三值命题逻辑系统中展开近似推理奠定基础.     

n值Lukasiewicz逻辑中命题的条件真度理论

利用条件概率的思想在n值Lukasiewicz命题逻辑中引入公式的条件真度概念,并给出条件真度的一些性质;利用条件真度定义公式相似度,进而导出全体公式集上的一种伪距离,这为n值Lukasiewicz逻辑系统中给出在信息∑下的近似推理理论提供了一种可能的框架.     

匕ukasiewicz三值命题逻辑中公式的可靠真度理论

基于均匀概率空间的无穷乘积在匕ukasiewicz三值命题逻辑中引入了公式的可靠真度概念,证明了全体公式的可靠真度值之集在[0,1]中没有孤立点;利用可靠真度定义了可靠相似度和伪距离,进而建立了逻辑度量空间,证明了该空间中没有孤立点,为进一步在三值命题逻辑中展开近似推理奠定了基础。     

ヒukasiewicz三值命题逻辑中公式的可靠真度理论

基于均匀概率空间的无穷乘积在ヒukasiewicz三值命题逻辑中引入了公式的可靠真度概念,证明了全体公式的可靠真度值之集在[0,1]中没有孤立点;利用可靠真度定义了可靠相似度和伪距离,进而建立了逻辑度量空间,证明了该空间中没有孤立点,为进一步在三值命题逻辑中展开近似推理奠定了基础.     

均匀逻辑公式的基本性质及其真度的分布

基于密码学中布尔函数的等重性在二值命题逻辑中引入了均匀公式的概念。证明了每个均匀公式的真度都小于或等于1／2, 全体均匀逻辑公式的真度之集在逻辑度量空间中有惟一的聚点0。 研究了均匀逻辑公式的基本性质, 给出了含有同样原子公式的二均匀逻辑公式的析取式真度以及二者之间的相似度的简单计算方法。     

三值逻辑神经元模型及其不确定性推理应用

针对二值神经元在不确定性知识表示和推理中的不足,提出了一种具有三值逻辑表达能力的神经元模型:三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元。采用这种三值逻辑神经元来表示规则和真值状态的不确定性,由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统,可以对三值关联规则进行表示和推理。     

逻辑系统G3中命题的D-条件真度与近似推理

基于条件概率的思想,利用赋值集的随机化方法,在三值Gdel命题逻辑系统中引入公式的D-条件真度,证明了D-条件真度的MP规则和HS规则。引入公式间的D-条件相似度和D-条件伪距离,建立了D-条件逻辑度量空间,推导出D-条件伪距离的若干性质,证明了D-逻辑度量空间中二元运算“∨”,“∧”,“→”关于D-条件伪距离的连续性。在D-条件逻辑度量空间中提出了三种不同类型的近似推理模式并研究了它们之间的关系。     

一种n值逻辑系统中命题的条件真度

基于条件概率的思想,在n值R0 命题逻辑系统L*n中引入条件真度的概念,并讨论该条件真度的性质及相应的推理规则。     

二值逻辑的D-条件真度理论

文章在二值命题逻辑中公式的D-随机真度和条件真度的基础上,在D-逻辑度量空间（F（S）,ρD）提出了D-条件真度的概念,同时讨论了D-条件真度的有关性质,并引入了基于Γ的矛盾式与重言式的概念和公式A与B基于Γ逻辑等价的概念;进一步给出了公式间D-条件相似度和D-条件逻辑伪距离的概念,同时讨论了它们的性质。     

五值非线性序集逻辑系统中命题真度的分布

利用势为5的均匀概率空间的无穷乘积在五值非线性序集逻辑系统L25中引入了公式的真度概念,给出了真度的一些推理规则,并证明了全体公式的真度值之集在［0,1］上是稠密的,给出了全体公式概率真度的表达通式,为在非线性序集逻辑系统L25中建立近似推理理论提供了一种可能的框架。     

值乘积命题逻辑中命题的α-真度理论

利用均匀概率空间的无穷乘积,在n值乘积逻辑系统中引入命题的α-真度概念.给出了一般推理规则,利用命题的α-真度定义了命题间的α-相似度,进而导出命题集上的伪距离,使得在n值命题逻辑系统中展开近似推理成为可能.     

扰动模糊逻辑及其"与","或"算子

提出了扰动模糊命题逻辑的概念,定义了扰动模糊命题的运算,然后将一维模糊逻辑算子推广到二维的扰动模糊逻辑算子中去,提出了扰动模糊“与”“或”算子,同时对这些逻辑算子的性质做了较为系统的研究,从而使模糊逻辑的概念及性质得到进一步的推广。     

关于格值模型论中的条件(F′_1)和(F′_2)

本文在一定的条件下证明了L值逻辑的紧致性蕴涵(F’_1)和(F’_2),其推论说明了格值模型论与二值模型论之间存在着一些本质的区别.     

结合优先级和可信度的非单调真值维护系统

不精确推理和非单调推理是人工智能中两个重要的研究方面．分析了基于概率的不精确推理和基于真值维护系统的非单调推理的各自特点和局限性,将论据的优先级和可信度引入ＡＴＭＳ,提出了结合优先级和可信度的非单调真值维护系统,并给出其算法．它能有效地处理不完全领域知识下的推理,结合不精确推理和非单调推理的优点,克服两者的局限性．