申请/专利权人：深圳大学

申请日：2021-01-12

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN112766505B

主分类号：G06N5/02

分类号：G06N5/02;G06N5/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

摘要：本发明公开了一种非单调推理在逻辑动作语言系统刻画中的知识表示方法。该方法对多种经典逻辑动作语言进行抽象刻画与性质表示，在统一的特性空间下，给出这些语言的最小特征集。该方法包括逻辑动作语言在回答集逻辑程序语法下的系统化自动翻译、确定性语义特性约束集合构建、稳定模型语义映射与一致性验证三部分内容。逻辑动作语言利用本发明能够系统性地表示与分析逻辑动作语言，并提高针对不同逻辑动作语言系统的知识表示与推理的适用性和效率。

主权项：1.一种非单调推理在逻辑动作语言系统刻画中的知识表示方法，包括以下步骤：针对两种语言之间互相翻译，利用逻辑动作语言在回答集逻辑程序语法下，进行系统化的自动翻译，得到候选语法翻译池；针对逻辑动作语言特性，构建统一的语义特性坐标，以及该坐标下的确定性的语义特性约束集合，使得该集合约束下只包含唯一确定性的由该逻辑动作语言到逻辑程序的语法翻译；根据所述唯一确定性的语法翻译，计算逻辑程序的稳定模型语义，并系统性地进行自动语义映射，验证所得模型与逻辑动作语言本身语义模型的一致性，以获得两种语言之间互相翻译的结果；其中，所述确定性的语义特性约束集合根据以下步骤构建：建立逻辑动作语言语法数据集；面向应用场景构建通用的语义特性数据集，为相似场景下的不同逻辑动作语言构建统一的特性坐标；确定有限域作为逻辑动作语言刻画的实验基础；寻找特性组合以约束语义模型的计算；在已确定的有限域上验证选取的特性组合，是否为目标逻辑动作语言提供唯一性语义刻画，进而确定目标逻辑动作语言对应的最小特性刻画集合；其中，根据以下原则构建所述统一的语义特性坐标：对经典否定互换的同构性；满足状态约束；单事实的否定环可删除；静、动态规则隔离时无分支；静、动态规则隔离且无因果回路时无分支；支持前提等价性合并。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学 非单调推理在逻辑动作语言系统刻画中的知识表示方法

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