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具有概率完整性约束的非地外推逻辑规划。 (英语) Zbl 1522.68099号

摘要:越来越多的应用领域正在考虑不确定信息。与此同时,诱因被证明是处理假设推理和不完整知识的有力工具。概率逻辑模型是处理不确定信息的合适框架,在过去的十年中,提出了许多概率逻辑语言,以及它们的推理和学习系统。在外推逻辑编程(ALP)领域,还定义了各种证明过程。在本文中,我们考虑了一种更丰富的逻辑语言,处理变量的概率推理。特别是,我们考虑了一个富含完整性约束的ALP程序阿拉拉IFF,可能用概率值进行注释。我们首先根据分布语义学提出了整体溯因语言及其语义。然后我们引入了一个证明过程,该过程是通过对前面给出的证明过程的扩展而得到的,并证明了它的正确性和完备性。

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
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