论演化多上下文系统中的极小变化（初步报告）
摘要
受管多上下文系统（mMCSs）为集成以异构知识表示（KR）形式体系表达的知识提供了通用框架。然而，mMCSs 本质上是静态的，因为它们并非设计用于动态场景。一些近期方法（其中包括演化多上下文系统（eMCSs））对 mMCSs 进行了扩展，不仅允许集成以异构 KR 形式体系表示的知识，而且同时能够对通常暂时的动态观测做出反应并在其存在下进行推理，以及通过纳入新知识而演化。极小变化（minimal change）概念是动态场景中的核心概念，尤其是在那些存在多种可能替代演化的场景中。由于 eMCSs 结合了异构 KR 形式体系，其中每一种可能要求不同的极小变化概念，对 eMCSs 中极小变化的研究是一个有趣且高度非平凡的问题。在本文中，我们研究 eMCSs 中的极小变化概念，并讨论一些替代的极小变化准则。
引用
@article{arxiv.1505.05368,
title = {On Minimal Change in Evolving Multi-Context Systems (Preliminary Report)},
author = {Ricardo Gonçalves and Matthias Knorr and João Leite},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.05368},
year = {2015}
}
备注
International Workshop on Reactive Concepts in Knowledge Representation (ReactKnow 2014), co-located with the 21st European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2014). Proceedings of the International Workshop on Reactive Concepts in Knowledge Representation (ReactKnow 2014), pages 47-53, technical report, ISSN 1430-3701, Leipzig University, 2014. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-150562