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1.
格值命题逻辑系统中基于滤子的MP归结演绎   总被引:2,自引:0,他引:2  
给出了格值命题逻辑系统中子句的极简规则型范式,定义了MP归结.结合格蕴涵代数中滤子的性质,对格值命题逻辑系统中基于滤予的MP归结演绎及其语义与语法性质进行了研究,证明了归结演绎的可靠性与完备性定理.为进一步研究格值逻辑的自动归结推理奠定了理论基础.  相似文献   
2.
提出了一种新的归结方法一矩阵归结。结合归结原理的单文字、纯文字、分裂规则以及Petri网的T-不变量归结的思想,给出了几种矩阵归结策略,证明了它们的完备性。方法简单易行,大大降低了归结的复杂性,提高了归结效率。  相似文献   
3.
定义一种只带模糊文字以及模糊算子的模糊逻辑,讨论了该逻辑的λ-归结的相容性、完备性及其若干逻辑性质。为了实现算子模糊逻辑的归结推理,给出了算子模糊逻辑的Petri网模型:Horn型,进一步讨论了推理算法:T-不变量算法,得到了算法的完备性定理,最后用实例进行了验证。  相似文献   
4.
定义一种只带原子命题以及命题算子的算子命题逻辑,讨论了该逻辑的λ-归结的相容性、完备性及其若干逻辑性质。为了实现算子命题逻辑的归结推理,给出了算子命题逻辑的Petri网模型:Horn型,进一步讨论了推理算法:T-不变量算法,得到了算法的完备性定理。  相似文献   
5.
首先讨论格值命题逻辑系统LP(X)中子句的规则型范式以及极简规则型子句集的形式,然后定义MP归结式以及(A,α)-归结演绎、α-逻辑推理以及α-不可满足,讨论了它们的一系列逻辑性质,最后证明了MP归结推理的可靠性以及弱完备性.  相似文献   
6.
子句集的神经网络归结   总被引:2,自引:1,他引:1  
给出基于神经网络的归结方法。首先将子句集S表示为δ形式,并且用算子对(⊙, )引入两种类型的神经元;然后用这两种神经元构造子句集S的神经网络结构;而后给出基于子句集的神经网络的归结算法;最后证明了该算法的完备性,并用实例进行了验证。  相似文献   
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