信念非修正的极小模型方法

【摘要】单调推理无法满足人们对客观世界的认知,为此提出了非单调推理。人们从外界获取的信念往往不总为真,当获取的新信念与原有信念集中的信念相矛盾时就会出现不一致,如何对信念集进行协调性维护是常识推理的关键问题之一。目前对不一致信念进行处理的主要方法是信念修正方法,其主要不足之处在于：有可能会丢失有用信念和产生多个结论难以选择。本论文对不一致信念的处理则采用信念非修正的极小模型方法,其基本思想是：允许信念集中存有不一致信念,进而据此信念集推理出“不含不一致信念的推理结论”,且保证其为最简。信念非修正的极小模型方法能够避免丢失有用信念和产生多个结论难以选择,同时也能够解决“在含有不一致信念的情况下无法进行推理”的问题。首先,探讨信念集的极小模型的定义、信念集的极小蕴涵的定义、信念集的极小模型的性质。在对择优逻辑和择优蕴涵研究的基础上,给出信念集的极小模型的定义,并形式化给出信念集的极小蕴涵的定义；对信念集的极小模型的性质进行分析,期望其具有良好的反身性、右弱化性、剪切性。其次,讨论信念集的扩充集的定义、信念集的扩充集的性质。通过分析信念集的极小模型与信念集的极小蕴涵,弃用信念非修正的归结方法而选用信念非修正的极小模型方法来求解信念集的扩充集；对信念集的扩充集的性质进行分析,期望其具有良好的一致性、演绎封闭性、累积性。最后,设计并实现基于信念集的极小模型的信念非修正推理系统。基于信念集的极小模型和信念集的极小蕴涵设计信念集的极小模型集的求解算法,并在此基础之上设计基于信念集的极小模型的信念非修正推理系统,通过现实生活中的实例验证系统.性能。结果表明：基于信念集的极小模型的信念非修正推理系统不仅不会丢失有用信念和产生多个结论难以选择,而且所得到的推理结论也最简。
【作者】李强强；
【导师】黄映辉；杨毅军；
【作者基本信息】大连海事大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】信念集；信念修正；信念非修正；极小模型；极小蕴涵；

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