中性模糊描述逻辑
人工智能
2016-11-17 v2
摘要
描述逻辑（DLs）是管理结构化知识所适用且广泛使用的逻辑。它们允许对个体和概念进行推理，即具有共同属性的个体集合。通常情况下，DLs 局限于处理干净、明确定义的概念，即 whether an individual is an instance of it is yes/no question 的概念。实际中遇到的概念往往没有明确的成员资格标准：我们只能说某个个体是某个概念的实例，这取决于该个体的属性，以某种程度上。处理此类模糊概念的 DL 称为模糊 DL。为了处理模糊、不完整、不可确定且不一致的概念，我们需要将模糊 DL 与经典 DL 结合使用，即引入中性逻辑。特别是，概念变为中性的（此处中性意为模糊、不完整、不可确定和不一致），因此支持对中性概念的推理。我们将定义其语法、其语义，并描述其属性。
引用
@article{arxiv.cs/0611118,
title = {A Neutrosophic Description Logic},
author = {Haibin Wang and Andre Rogatko and Florentin Smarandache and Rajshekhar Sunderraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0611118},
year = {2016}
}
备注
18 pages. Presented at the IEEE International Conference on Granular Computing, Georgia State University, Atlanta, USA, May 2006