冲突信念扩展算法:一种Clausal Beliefs的推理方法

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"An Algorithm for Extension of Clausal Beliefs - GUO Qian, DENG An-sheng - 2015 IEEE 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'15)" 这篇研究论文"An Algorithm for Extension of Clausal Beliefs"探讨了在处理矛盾信念推理问题时的一种算法方法。作者是GUO Qian和DENG An-sheng,来自大连海事大学的信息科学与技术学院。论文发表于2015年的第12届国际模糊系统和知识发现会议(FSKD'15)上,出版商是IEEE,书号为978-1-4673-7681-5。 在知识表示和推理领域,子句信念(Clausal Beliefs)是一种常见的形式化方法,它用一阶逻辑中的子句来表达复杂的知识结构。当这些信念系统中出现冲突时,需要有一种方法来解决或调整这些矛盾。论文提出了一种新颖的假设扩展(Hypothesis Expansion)策略,该策略选择那些不包含相反信息的结论作为假设扩展的基础。这种方法基于非修订的信念处理方式,即在不彻底改变原有信念体系的前提下进行推理。 论文中定义了基于这种非修订方法的假设扩展,并指出这种扩展具有良好的数学性质,如一致性(Consistency)和接近性(Closeness)。这意味着即使在信念系统发生冲突时,仍能保持系统的内在逻辑连贯性。然而,由于扩展过程可能涉及大量子句信念,这可能会降低算法的工作效率。尽管如此,该算法通过减少信念的数量,增强了对应结论的正确性。 实验结果证明,在一定数量的信念集合下,提出的算法能够有效地处理信念扩展问题,并且提高了推理的准确性。这表明,对于处理复杂信念系统中的冲突,这种算法具有实际应用价值,特别是在需要处理模糊或不确定信息的领域,如人工智能、知识工程和决策支持系统中。 这篇论文提供了一种处理和扩展矛盾子句信念的新方法,对理解和改进模糊和不确定环境下的推理机制有重要的理论和实践意义。