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阿伦·纳姆帕利;蒂莫西·张;罗马克里希南，C.R。

概率逻辑程序中基于约束的推理。 （英语） Zbl 1451.68264号

理论与实践。日志。程序。 18，编号3-4，638-655（2018）.
概要：概率逻辑程序（PLP）概括了传统逻辑程序，允许结合逻辑结构和不确定性对模型进行编码。在PLP中，推理是通过在合适的数据结构中总结包含查询的可能世界来执行的，并使用此数据结构计算答案概率。ProbLog、PITA等系统使用解释图、BDD、SDD等命题数据结构来表示可能的世界。虽然这种方法由于子结构共享而节省了推理时间，但在许多问题中，可能存在更紧凑的数据结构。我们提出了一种称为有序符号派生图（OSDD）的数据结构，它通过约束公式捕获可能世界。我们描述了一种通过查询求值构造OSDD的程序转换技术，并给出了对OSDD进行精确和近似推理的过程。我们的方法有两个关键特性。首先，精确推理过程是传统推理的推广，在某些情况下会比后者加速。其次，近似技术是贝叶斯网络中似然加权的推广，允许我们以较低的拒绝率和方差进行基于抽样的推理。我们通过对几个问题的实验来评估所提出的技术的有效性。

引用于4文件

MSC公司：

68T27型 人工智能中的逻辑
68N17号 逻辑编程
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

软件：

皮塔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Nampally}等人，《理论与实践》。日志。程序。18、编号3--4、638--655（2018；Zbl 1451.68264）
全文： 内政部 arXiv公司

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