带典型性算子的模糊描述逻辑的 KLM 性质研究
人工智能
2021-07-15 v2
摘要
本文研究了一种模糊典型性逻辑的性质。近期工作提出用典型性算子扩展模糊逻辑，以将深度神经网络视为条件知识库，从而为多层感知机（Multilayer Perceptrons）定义模糊多偏好语义。本文中我们研究其性质。首先，考虑一种带典型性的模糊 ALC 的单调扩展（称为 ALC^FT），并设计了该逻辑下偏好后果关系的 KLM 性质的重构。根据重构方式和所考虑的模糊组合函数，大多数性质得以满足。随后，我们通过引入加权知识库的忠实模型概念（推广了先前提出的条件知识库连贯模型概念）以闭包构造强化 ALC^FT，并研究其性质。
引用
@article{arxiv.2106.00390,
title = {On the KLM properties of a fuzzy DL with Typicality},
author = {Laura Giordano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.00390},
year = {2021}
}
备注
15 pages