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约翰·格兰特;弗朗西斯科·帕里西;奥斯汀帕克;苏布拉曼尼亚，V.S。

一种用于概率时空逻辑的AGM型信念修正机制。 （英语） Zbl 1185.68673号

Artif公司。智力。 174，第1期，72-104（2010）.
摘要：现在人们对运动物体的推理产生了广泛的兴趣。概率时空（PST）知识库（KB）包含形式为“对象在时间（t）是/是/将在区域（r）中，概率在区间（[\ell，u]\）”的原子语句。本文研究了PST知识库中信念修正的机制。我们提出了多种修改PST知识库的方法。这些方法包括寻找最大一致子集和最大基数一致子集。此外，在某些应用程序中，用户可能对空间信息的准确性、时间方面或识别此类陈述中对象的能力产生怀疑。我们研究了信念修正机制，该机制允许更改这三个组件中每一个的知识库。
最后，可能会对KB中的概率分配产生疑问。允许更改KB中语句的概率会产生另一种信念修正机制。这些信念修正方法中的每一种对于某些应用来说都可能是认知上可取的，但对于其他应用来说则不然。我们证明，在一定条件下，这些方法中的一些不能满足AGM类型的信念修正公理。我们还对每种方法进行了详细的复杂性分析。简而言之，除了通过改变知识库中的概率（最小）来修正信念的方法外，所有提出的满足AGM式公理的信念修正方法都是难以解决的。我们还提出了这两种基本方法的混合，以修正和分析这些混合方法的复杂性。

引用于5文件

MSC公司：

68T27型 人工智能中的逻辑
03B42号 知识和信念的逻辑（包括信念变化）
03B44号 时间逻辑
68立方英尺 知识表示

关键词：

信念修正;关于运动的推理;时空逻辑;不确定性管理

软件：

棱镜
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛J.Grant｝等人，人工制品。智力。174，编号1，72--104（2010；Zbl 1185.68673）
全文： 内政部

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