模代数在多值逻辑系统中的适应范围

一、引言 在二值和多值逻辑的研究中,使用最广泛的代数系统是格代数系统和模代数系统。由于下述原因使模代数系统的研究受到重视:1)多值模代数中的两个基本运算的作用对象和运算结果都为多值信号,因而避免了在采用格代数时必然出现的译码器—二值电路一编码器的夹心面包式电路结构;2)模代数中的基本运算的含义及法则与普通代数相似,因而符合人们的数学习惯;3)一个函数通过GRM展式往往可以化简成非常简单的形式,从而使电路     

关于部分K值逻辑中准完备集之最小覆盖的一些结果（Ⅲ）

根据部分Ｋ值逻辑的完备性理论，证明了满足一定条件的完满对称函数集是Ｐｋ＊中准完备集之最小覆盖的必要组成部分．     

反链在正则三值逻辑函数个数计算中的应用

正则三值逻辑函数个数的计算十分复杂，本文将这一问题与ｎ维三元偏序集Ｅ＾ｎ以及（１，２，．．．，ｎ）的幂集中反链的计算联系起来，得到了两个有用的计数公式ㄧＦ（ｎ，Ｒ）ㄧ＝ㄧＥ（ｎ）ㄧ和ㄧＦ（ｎ，Ｍ）ㄧ＝ㄧＮ（ｎ，Ｃ）ㄧ＋２，从而为解决这一问题提供了一种新的途径。     

关于K值Sheffer函数

在完全多值逻辑函数中，定出了图形仅含圈环且模为Ｋ＋３的Ｓｈｅｆｅｒ函数之充要条件，从而给出了大量新的Ｓｈｅｆｅｒ函数．     

命题逻辑系统Ln中公式相对于有限理论的∑г-模糊真度理论

将模糊命题逻辑系统中的∑-（α-重言式）理论与计量逻辑学中的真度理论相结合，在n-值Lukasievicz模糊命题逻辑系统Ln中引入了公式相对于有限理论的∑г-模糊真度理论，讨论了其中的主要性质。特别地证明了真度关系：τг（A）＋τг（A—B）≤1＋τг（B），并利用这一关系在模糊命题演算系统Ln中的公式集F（S）上引入相对于有限理论的Г-伪距离，从而为在模糊命题逻辑系统Ln中建立相对于有限理论的近似推理框架奠定了基础。     

程度化的格值一阶逻辑及不确定性推理研究

1项目的研究意义人工智能的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并发展相关的理论和技术。人类主要的思维活动包括推理、判断和决策,这些思维活动反映了人脑所具有的某些智力功能,而这些智力功能大都包含着推理,因此人工智能研究的核心问题之一应该是使     

多值逻辑函数的分解及T门实现

本文首先讨论了多值逻辑函数的分解方法,这种分解方法可以利用真值表的分解较方便地实现。然后给出了利用 T 门实现多值逻辑函数的一种方法。应用这种方法,分别研究了完全指定的函数和不完全指定的函数的分解及 T 门实现。     

完善三值维持阻塞触发器

对三值维持阻塞D型和T型触发器的设计进行了改进，使它们具有完善的预置功能。