斯蒂芬·米歇尔斯;阿尔扬侯默松;Peter J.F.卢卡斯。;玛丽娜·维利科娃 基于广义分布语义的一种新的概率约束逻辑编程语言。 （英语） Zbl 1346.68054号 Artif公司。智力。 228, 1-44 (2015). 概要：概率逻辑结合了逻辑的表达能力和不确定性推理能力。过去提出了几种概率逻辑语言，每种语言都有自己的特点。我们重点研究了一类基于Sato分布语义的概率逻辑，它用二进制随机变量的概率分布扩展了逻辑规划，并保证了唯一的概率分布。然而，在许多应用中，二进制随机变量是不够的，需要具有任意范围的随机变量，例如实数。我们通过为一种新的概率约束逻辑编程语言开发一种通用的分布语义来解决这个问题。为了进行准确的推断，我们将不精确的概率作为起点，即我们处理的是概率分布集，而不是单个概率分布集。结果表明，给定任何连续分布，事件的条件概率都可以任意逼近真实概率。此外，对于这种设置，利用SMT解算器开发了一种推理算法，它是加权模型计数的推广。我们表明，推理与精确概率推理具有相似的复杂性特性，不同于大多数不精确方法，后者的推理更为复杂。我们还通过实验验证了我们的算法能够利用局部结构，例如确定性，这进一步降低了计算复杂性。 引用于三文件 MSC公司： 68N17号 逻辑编程 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词：概率逻辑程序设计;不精确概率;连续概率分布;精确概率推断 软件：MEBN公司;Yices公司;坚果;夏普;菲加罗;CP逻辑;工厂;ProbLog（问题日志）;教堂;z3（零3）;博客;棱镜 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛S.Michels｝等人，人工制品。智力。228、1-44（2015；Zbl 1346.68054） 全文： 内政部 参考文献： [1] （Getoor，L.；Taskar，B.，《统计关系学习导论》（2007），麻省理工学院出版社）·Zbl 1141.68054号 [2] Kimmig，A。；Costa，F.，《概率逻辑在代谢网络中的链接和节点预测》（Bissociative Knowledge Discovery（2012），Springer），407-426 [3] 摩尔多瓦，B。；莫雷诺，P。；van Otterlo，M。；Santos-Victor，J。；De 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