IJCAIMay, 2017

强度因素：一个量化模态逻辑的不确定性系统

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TL;DR提出了一种新的基于概率论和证明论的处理量化模态逻辑 (一阶模态逻辑) 不确定性的系统，通过解决归纳处置的问题，使 Chisholm 的理论得到具体实现，可用于交互式系统，用于解释其不确定性提供合理解释。
发现论文，激发创造
  • 一个基础信任函数逻辑

    本文研究不确定性理论中的可能性理论、信念函数和不精确概率与模态逻辑之间的二元性质，提出了一种基于最小认知逻辑和波兰式逻辑的简化信念函数逻辑，并且给出了使用 Shafer 基本概率分配的语义。

    Mar, 2023

  • 一阶逻辑隐式学习推理

    本文通过利用语言中常量的对称性，将隐式可学习性推广，提出了一种在第一阶逻辑中进行强健学习的新理论方法。

    Jun, 2019

  • 一个有限置信一阶逻辑推理系统

    本文提出了一种高度可表达的有限置信逻辑，可以进行可计算的推理，在一阶逻辑上保持可判定性，在命题逻辑上保持可操作性，并引入一种采用此逻辑作为表示语言的推理系统，该系统展示了有限置信的好处。

    May, 2017

  • 关于带不确定性有限轨迹的时间逻辑（技术报告）

    提出了一种新的基于超定理解的概率时态逻辑，用于处理现实动态系统中的不确定性，探讨了逻辑的特性并提供了基于自动机的推断机制。同时，研究了具有更好计算性质的逻辑片段，可以通过现有的声明性流程发现技术从事件日志数据中发现公式。

    Mar, 2019

  • 比较概率推理的优先结构

    本文探讨了关于不确定性的定性和定量方法可能导致不同的逻辑系统，即使表达不确定性的语言相同。本文重点研究关于相对概率的推理问题，我们发现，在使用预序偏好结构的标准定性方法和使用概率测度的定量方法之间存在显著的逻辑系统差异。我们提出了一种自然的修改方法，使得相同的偏好结构可用于研究基于不准确概率的比较概率推理。

    Apr, 2021

  • 概率模拟模型的因果建模

    通过干预模拟程序的概念分析条件推理，我们将其扩展到概率仿真模型的情况，定义了条件语言中的概率并证明了其基本结果。同时，我们在该设置中发现了关于概率的线性不等式推理的公理化方法。我们证明了该逻辑的可满足性问题的正确性、完备性和 NP - 完全性。

    Jul, 2018

  • 时序逻辑的模数下的反事实

    该研究论文扩展了 Lewis 关于反事实推理的理论，提出了一个结合时间和反事实操作的逻辑来自动化推理并解决可满足性和追踪检查问题。

    Jun, 2023

  • 运用认知随机模糊集对模糊和不确定证据进行推理的通用框架及实用模型

    本文提出了一种关于认知随机模糊集的普遍理论，用于处理模糊或清晰证据，并通过广义的乘积交集规则进行独立认知随机模糊集的组合，提出了用于量化标量或矢量量，即高斯随机模糊数和多维高斯随机模糊向量的实用模型，并为组合、投影和平凡扩展推导了高斯随机模糊数和向量的公式。

    Feb, 2022

  • 加强模态逻辑的一致性结果

    该文章介绍了用于命题模态逻辑的通用理论，并以此来解决一些与认识论相关的问题，该理论具有确定性、一致性及适用性等特点。

    Jul, 2023

  • 一阶概率推理的对数线性模型

    该论文探讨了在概率约束逻辑编程中对数线性模型的研究，并将其应用到一阶概率推理中，介绍了基于标记和未标记的确定性子句确定证明概率的随机逻辑程序概率定义，通过归一化证明概率中原子公式本身的概率，扩展了相关理论，同时通过归纳逻辑编程从数据中归纳出对数线性模型的特征，最后用其他方法对其进行比较。

    Jan, 2013