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玛丽亚·塞萨。

通过基于相似性的SLD分辨率进行近似推理。 （英文） Zbl 1051.68045号

西奥。计算。科学。 275，第1-2号，389-426（2002）.
摘要：在G.杰拉和M.I.塞萨【模糊逻辑和软计算，Kluwer，Norwell，19-31（1999）】提出了一种方法，允许人们在逻辑编程的声明性范式框架内管理不确定和不精确的信息。为此，考虑了逻辑程序语言中函数和谓词符号之间的相似关系。这样就可以进行近似推断，因为相似关系允许我们管理可以被视为具有给定程度“相等”的实体的替代实例。分析了所提出的逻辑程序转换技术的声明语义。引入了模糊最小Herbrand模型的概念。本文通过引入SLD解析的修改版本，提供了相应的操作语义。这种自上而下的反驳过程利用相似关系克服了统一过程中的失败情况。最一般统一器的广义概念提供了一个数值，该数值给出了所利用近似的度量。通过这种方式，SLD分辨率得到了增强，因为当精确推理过程失败时，既可以处理不确定或不精确的信息，也可以计算近似答案替换，以及相关的近似程度。它可以实现更通用的PROLOG解释器，而不会降低语言的优雅性。

引用于33文件

MSC公司：

68N17号 逻辑编程

关键词：

逻辑编程;近似推理;SLD分辨率;相似关系

软件：

平面测井
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\文本{M.I.Sessa}，Theor。计算。科学。275，编号1--2389--426（2002；Zbl 1051.68045）
全文： 内政部

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