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怀疑理由维护和信念修正。 (英语) Zbl 0779.68081号

智能推理系统的一个主要特征是能够保持一组连贯一致的信念,并在出现矛盾时对其进行修改。
理性维护系统领域是对信念维护和修正进行广泛研究的背景之一。
我们讨论了一种用于推理维护的三值怀疑语义学,该语义学基于众所周知的二值基础或稳定模型语义学的扩展。然而,与后者不同的是,怀疑语义学具有计算上的吸引力:怀疑模型可以在O(n^2)时间内计算。
怀疑语义学也可以用来更好地解释推理维护中的信念修正问题。最近对依赖定向回溯(DDB)进行了逻辑重构,通过对原因维护系统的不同扩展,提供了表示不同DDB策略的可能性。给定一个原因维护系统\(D\),我们可以区分一类扩展,表示\(D_)的所有可能的DDB策略。我们将证明在这个类中存在一个独特的扩展,其怀疑模型可以用作规范的、信息最少的信念修正模型。这种怀疑信念修正模型有一些重要的优点:
1.可以避免由经典依赖定向回溯方法找到的解的任意性。
2.语义保证了一种(易处理的)增量更新方法,与标准的信念修正技术相反,该方法满足一个弱合理性假设,确保了所执行更改的最小性。
3.怀疑信念修正是一种完整的信念修正策略,易于计算机实现,具有最坏情况的复杂性(O(n^3))。
审核人:塞斯·维特芬

MSC公司:

68T27型 人工智能中的逻辑
68吨15 定理证明(演绎、解析等)(MSC2010)
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