格哈德·布鲁卡;斯特凡·埃尔莫塔勒;里卡多·贡萨阿尔维斯;马蒂亚斯·克诺尔;约昂·莱特;约格·普勒 反应式多上下文系统：动态环境中的异构推理。 （英语） Zbl 1443.68182号 Artif公司。智力。 256, 68-104 (2018). 摘要：托管多上下文系统（mMCS）允许以模块化和非常通用的方式集成异构知识源。然而，它们主要是为静态场景设计的，因此不太适合动态环境，在动态环境中，需要使用不断到达的数据流对此类异构知识进行连续推理。在本文中，我们介绍了反应式多上下文系统（rMCS），这是一种在存在异构知识源和数据流的情况下进行反应式推理的框架。通过说明如何使用rMCS处理流推理上下文中出现的几个典型问题，以及如何处理多个知识源集成中可能出现的不一致，我们表明rMCS确实非常适合于此目的，通过论证，如果需要，可以使用另一种更具怀疑性的、基础良好的语义，而不是有益的计算属性，来避免rMCS的潜在非确定性。我们还研究了与rMCS相关的各种推理问题的计算复杂性。最后，我们讨论了相关的工作，并表明rMCS不仅将mMCS推广到动态环境，还捕获/扩展了知识表示和流推理中的动态相关方法。 引用于6文件 MSC公司： 68立方英尺 知识表示 68T27型 人工智能中的逻辑 关键词：异质知识;流推理;知识整合;无功系统;动态系统 软件：LARS公司;o克林戈;克林戈;扣环;SPARQL公司;iClingo公司;C-SPARQL公司;格林戈 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Brewka}等人，Artif。智力。256，68-104（2018；Zbl 1443.68182） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Alferes，J。；Leite，J。；佩雷拉，L。；Przymusinska，H。；Przymusinski，T.，非单调知识库的动态更新，J.Log。程序。，45, 1-3, 43-70 (2000) ·Zbl 0957.68108号 [2] Alferes，J.J。；布罗基，A。；Leite，J.A。；Pereira，L.M.，《进化逻辑程序》，（Flesca，S.；Greco，S.，Leone，N.；Ianni，G.，《欧洲人工智能逻辑会议论文集》，JELIA 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