带有约束的缺省逻辑

提出了一种改进缺省逻辑的方法，讨论了这种缺省理论的性质，证明了每个缺省理论都有扩充，具有半单调性和累积性，并讨论了处理多扩充问题的一种方法．     

信值修正系统及其实现

在许多基于知识的问题求解系统中，随着知识的不断积累可能会检测到某些新的结论和原有的知识产生矛盾，而维持该类系统中知识库的一致性是衡量该类系统是否有效的十分重要的标志，信值修正系统是解决类问题有效工具。     

模糊缺省推理的理论和方法研究

在一种含有补余律的模糊抽象代数系统（即ＦｕｚｚｙＢｏｏｌｅ代数）上，利用模糊逻辑公式与布尔函数的相互转换性，构造了具有模糊非单调推理能力的推理机制；从可应用性出发对模糊缺省规则进行了深入的讨论。该推理机制不仅增加了在量的描述方面的知识表达能力，而且在一定程度上解决了扩张存在性问题，提高了推理的效率。     

无约束最优化的共轭梯度路非单调信赖域算法

提供了无约束最优化问题的共轭梯度路径非单调信赖域算法。进而获得了共轭梯度路的一些重要性质。基于这些性质和一些合理的假设，证明了算法具有整体收敛性和保持局部超线性收敛速率。     

相信逻辑的某些性质和定理

本文研究了相信逻辑在相信蕴涵下的某些性质．在相信蕴涵的定义下，相信逻辑是非单调的．本文给出了几个相信逻辑的单调性的充分且必要条件．还证明了一个默认理论的延伸恰好就是对应的相信理论的相信公式的所有相信蕴涵式的全体．从而给默认理论的延伸以一个较为直观、简洁的表述．     

一类非单调线性互补问题宽邻域预估校正算法

对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的内点算法-宽邻域预估校正算法,算法基于精典预估校正思想,把窄邻域拓展到一个宽邻域里使得算法更快地迭代,讨论了其算法的计算复杂性,并给出了数值实验.     

复合限制

限制是一种基于极小化模型的非单调逻辑,本文首先提出一种相对限制形式——基于极大化模型的限制,继而给出结合极小与极大化模型的复合限制形式,并进一步讨论它们在形式化机器学习中归纳推理的应用.     

基于非单调线性搜索技术的修正HS共轭梯度法

基于拟牛顿法中MBFGS修正技术,对HS共轭梯度法中搜索方向的计算公式进行了修正,在较弱的条件下,结合非单调Armijo线性搜索技术,证明了所提出的修正HS共轭梯度法具有全局收敛性,最后通过数值实验验证了所提出的算法的有效性。     

具有非单调发生率SEIS流行病模型的全局稳定性分析

研究了具有非单调发生率的流行病模型,非单调发生率刻画了某种传染病随着感染人数的增多人们的心理反映对疾病传播的影响.通过对无病平衡点和地方病平衡点的全局稳定性分析,给出了随着时间的推移,疾病灭绝或持续存在的阈值条件.     

一种不一致本体的可废止推理系统

利用可废止逻辑的非单调知识表示和推理能力、线性的计算复杂性和易于实现等优点,整合描述逻辑和可废止逻辑,提出了一种不一致本体的可废止推理系统（简称为DeRS）.DeRS使用描述逻辑定义的本体和可废止理论对领域问题进行混合建模,将TBox划分为最大的一致公理集和最小的不一致公理集,并进行初始化;然后利用转换算法,将一致公理集的公理和不一致公理集的公理分别映射为硬性规则和可废止规则,并添加到可废止理论中;最后利用新定义的可废止推理规则进行非单调可废止推理,由此解决了不一致本体的推理问题,弥补了描述逻辑在非单调性方面的不足.结果表明DeRS具有协调性、易处理性、可判定性、可靠性等基本性质.