基于一般框架的概率动态认知逻辑初探

发布时间：2021-08-26 12:06

　　认知逻辑用来处理关于知识的推理。为了处理不确定知识,Fagin和Halpern引入概率语言,发展为一种概率认知逻辑。基于克里普克模型,引入概率空间,给出概率语言的语义解释。概率认知逻辑在处理不确定性知识推理方面具有很大的优势,但这是一种静态的语言。为了刻画不确定知识的变化,Kooi.基于概率认知逻辑,引入动态更新语言,发展为一种概率动态认知逻辑。基于克里普克模型,在离散概率空间的情形下给出概率算子和更新算子的语义解释。本文的主要工作是把他们的克里普克模型推广到一般框架上去。基于一般框架的代数性质,引入概率函数,生成概率空间,很自然地给出概率语言的语义解释。利用一般框架对赋值的限制性这一条件,引入其他一些有效式,对原有的公理系统进行一个扩张。借助于模态逻辑的代数语义和一般框架的内在联系,证明扩张后的公理系统关于一般框架是完全的。 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：41 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
引言
    文献综述
    研究思路
    论文框架
第1章 背景知识
    1.1 公开宣告逻辑
    1.2 一般框架
    1.3 概率空间和条件概率更新
第2章 概率动态认知逻辑
    2.1 知识推理和概率推理
    2.2 概率认知逻辑
    2.3 概率动态认知逻辑
第3章 基于一般框架的概率动态认知逻辑
    3.1 基于一般框架的概率认知逻辑
    3.2 基于一般框架的概率动态认知逻辑
结论
参考文献
致谢
发表论文



本文编号：3364214