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亨德森，T.C。;R·西蒙斯。;塞尔维诺夫斯基，B。;克莱恩，M。;萨查尼，D。;X·范。;Mitiche，A。

概率句子可满足性：一种PSAT方法。 （英语） Zbl 1478.68322号

Artif公司。智力。 278，文章ID 103199，15 p.（2020）.
摘要：信息分析通常涉及用逻辑语句、数字模型、传感器数据等表示的异构源。每种数据都有自己的方式来描述不确定性或错误；例如，频率分析、算法截断、浮点舍入、高斯分布等。这里提出了一个统一的框架，将这些信息表示为具有相关概率的逻辑语句，以便能够推断查询语句的概率。
给定一个以连接范式（CNF）表示的知识库供智能代理使用，并将概率分配给连接词，任何新查询语句的概率都可以通过求解概率可满足性问题（PSAT）来确定。这涉及到在原子（如果它们是独立的）或原子的完整结合集上找到一致的概率分布。对于知识库中的每个句子，我们建议根据原子和条件概率生成一个方程。然后对该方程组进行数值求解，以获得与句子概率一致的解。找到这样的解决方案称为概率句子可满足性（PS-SAT）问题。特别是，研究结果包括：
1
对于独立逻辑变量：
（a）
求解PS-SAT的原子概率也提供了PSAT解。
（b）
数值实验表明，对于大多数测试用例，q超线性收敛速度都很快。
（c）
解决了多达1000个变量和300个句子的问题。
2
对于一般知识库（即非独立变量）：
（a）
必须找到原子和条件概率的子集，
（b）
PS-SAT的解决方案不能保证PSAT的解决，但大多数经验结果都提供了这样的解决方案。
（c）
非因变量方程的收敛速度也表现为q超线性。

引用于1文件

MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
68立方英尺 知识表示
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

PSAT公司;概率知识库;非线性系统

软件：

GenPSAT公司;博客;角砾岩
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.C.Henderson}等人，Artif。智力。278，文章ID 103199，15 p.（2020；Zbl 1478.68322）
全文： 内政部 链接

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