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多智能体模态逻辑系统K_n中的知识遗忘被引量：1: 2019年; 如何让智能体像人一样具备遗忘的能力,目前仍然是人工智能所面临的最大挑战之一。遗忘在基于符号逻辑的知识表示与推理领域和基于统计的机器学习领域都有研究。特别在知识表示与推理领域,遗忘扮演着非常重要的角色。在命题逻辑、一阶谓词逻辑、模态逻辑、描述逻辑、回答集逻辑程序设计,以及情景演算等逻辑语言中都有大量的研究。模态逻辑适用于智能体的知识表示与推理。在模态逻辑中,知识遗忘首先在单智能体场景中被提出。随着多智能体系统研究的发展,多智能体模态逻辑中知识遗忘的研究也开始被关注。到目前为止,多智能体模态逻辑系统中的知识遗忘还无法有效计算。本文在多智能体模态逻辑系统K_n中对知识遗忘进一步展开研究。采用知识编译的思想,提出一种新的多智能体模态逻辑范式K_n-DNF。基于K_n-DNF,我们给出K_n中计算知识遗忘的有效算法,其时间复杂度是K_n-DNF公式长度的多项式时间。; 文习明方良达余泉常亮王驹; 关键词：知识推理知识编译

不确定观测下离散事件系统的可诊断性被引量：4: 2017年; 从系统诊断的角度来看,可诊断性是离散事件系统的一个重要性质.其要求系统发生故障后经过有限步的观测可以检测并隔离故障.为简单起见,对离散事件系统可诊断性的研究大都假定观测是确定的,即观测到的事件序列与系统实际发生的可观测事件序列一致.而在实际应用中,由于感知器的精度、信息传输通道的噪声等原因,所获取的观测往往是不确定的.重点研究观测不确定条件下离散事件系统的可诊断性问题.首先扩展了传统可诊断性的定义,定义了观测不确定条件下的可诊断性;然后,分别给出各类观测不确定条件下的可诊断性判定方法;在更一般的情况下,各类观测不确定可能共同存在,因此,最后给出一般情况下的可诊断性判定方法.; 文习明余泉常亮王驹; 关键词：离散事件系统可诊断性

基于神经网络集成的数据分析: 2006年; 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行适当的合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力。然而,设计一个好的神经网络集成必须在个体准确性与彼此差异性之间取得一个平衡。本文提出了一种改进的神经网络集成构造方法——基于噪声传播的神经网络集成算法(NSENN)。; 文习明; 关键词：神经网络神经网络集成泛化能力噪声传播

ASP.NET平台下对MVC模式的一个扩展被引量：1: 2006年; 为了克服ASP.NET对MVC模式实现的不足,本文提出了XMVC(ExtendedMVC)扩展方案,并描述了在视图层、模型层、控制器层所引入的具体扩展。; 文习明; 关键词：MVC ASP.NET 视图控制器

基于神经网络集成的数据分析: 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行适当的合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力.它不仅有助于科学家对机器学习和神经网络的深入研究,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决现实世界中的实际应用问题.因此,...; 文习明; 关键词：神经网络神经网络集成泛化能力噪声传播; 文献传递

描述逻辑FL_0概念及术语公理集的表达能力刻画被引量：2: 2014年; 表达能力和推理复杂性是一个逻辑的两个重要特征,也是一对相互制约的关系。解释之间的互模拟关系是从语义的角度刻画逻辑表达能力的一个有效途径,其代表性的结果是命题模态逻辑表达能力的刻画定理-van Benthem刻画定理。文中给出了描述逻辑FL0(含构造子:原子概念、顶概念、概念交、全称量词约束)的模拟关系,建立了FL0中概念和术语公理集的表达能力刻画定理,即一阶逻辑公式与FL0概念和术语公理集等价的充分必要条件。上述结果为寻求表达能力与推理复杂性之间的最佳平衡提供了有效的支持。; 申宇铭文习明王驹; 关键词：描述逻辑

本体知识库的模块与保守扩充被引量：1: 2016年; 模块化是软件工程的一种方法,近年来被引入到本体领域,用以支持本体的重用和本体的整合。已有的工作没有讨论同时含有TBox和ABox的本体知识库的模块化的相关问题。在定义本体知识库的模块和知识库的保守扩充的基础之上,给出了知识库保守扩充的验证算法,并且从理论上证明可用知识库的保守扩充的验证算法来验证一个知识库是否为另外一个知识库的模块。; 余泉常亮文习明王驹; 关键词：知识库

信息不完备下的知识遗忘: 2019年; 智能体不仅仅要具备知识学习的能力,还应具备知识遗忘的能力。智能体关于客观世界的信息往往是不完备的,探索信息不完备环境下的知识遗忘问题显得尤为重要。模态谓词逻辑适用于信息不完备环境下智能体知识的不确定性表示和推理,故将知识遗忘的定义扩展到模态谓词逻辑,并分析其基础性质。一般情况下,一阶模态逻辑中知识遗忘是不可定义的。因此,一阶模态逻辑的一个片段被给出,其具有较强的表达能力,且该片段的公式遗忘原子命题是一阶模态逻辑可定义的,遗忘谓词是二阶模态逻辑可定义的。; 文习明; 关键词：信息不完备知识推理

多智能体模态逻辑系统KD45_n中的知识遗忘: 2019年; 遗忘在知识表示与推理领域扮演着非常重要的角色。遗忘在多种逻辑语言中都有大量的研究,被广泛应用于诸多领域。模态逻辑适用于智能体的知识表示与推理。随着多智能体系统研究的发展,多智能体模态逻辑中的知识遗忘也开始被关注。现有研究表明,知识遗忘在不同的多智能体模态逻辑系统中具有不同的性质,且大多无法有效计算。为此,多智能体模态逻辑系统KD45 n中的知识遗忘值得进一步研究。首先,基于模型理论给出知识遗忘的定义;接着,分析KD45 n中知识遗忘的主要性质;最后,提出KD45 n中计算知识遗忘的有效算法。该算法利用人工智能领域解决难求解问题的主要方法之一——知识编译技术,将一般公式编译成交替覆盖析取范式,再利用该范式进行知识遗忘的有效计算。研究结果表明,在KD45 n中满足一些很重要的知识遗忘性质,其计算时间复杂度是交替覆盖析取范式公式长度的多项式时间(原公式长度的双重指数时间)。与现有的非初等时间复杂度算法相比,所提算法更高效、更实用。; 文习明方良达余泉常亮常亮; 关键词：知识推理知识编译

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