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缺省AR-规则在常识推理中的应用

Default Knowledge and Approximate Reasoning
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摘要 基于模糊逻辑的常识表示与推理是人工智能基础研究的一个新领域,它处理常识的不完全性、不确定性以及例外情形。本文把缺省逻辑的基本思想推广到近似推理理论中,并通过几个实例说明缺省AR-规则在常识表示与推理中的作用。 Commonsense representation and manipulation based on fuzzy logic is a new research field which handles the incompleteness, uncertainty and exceptions associated with commonsense knowledge. In this paper, we generalize the basic idea of default logic to the theory of approximate reasoning. The application aspects of default AR-rules are also discussed by means of several illustrative examples.
作者 刘东波
出处 《高技术通讯》 CAS CSCD 1996年第2期24-27,共4页 Chinese High Technology Letters
基金 863计划资助
关键词 常识 近似推理 人工智能 Commonsense knowledge, Nonmonotonic reasoning, Approximate reasoning, Consistency measures, Default AR-rules, AI
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