Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Prolog-ELF kết hợp logic mờ
Tóm tắt
Prolog-ELF kết hợp logic mờ và một số hàm hữu ích vào Prolog đã được triển khai như một ngôn ngữ cơ bản để xây dựng các hệ thống tri thức có sự không chắc chắn hoặc độ mơ hồ. Prolog-ELF kế thừa tất cả các đặc điểm cơ bản mong muốn của Prolog. Ngoài các khẳng định với giá trị chân lý giữa 1.0 và 0.5 (0 cho các trường hợp đặc biệt), các tập mờ có thể được thao tác rất dễ dàng. Một ứng dụng của cơ sở dữ liệu logic mờ được minh họa.
Từ khóa
#Prolog-ELF #logic mờ #hệ thống tri thức #sự không chắc chắn #tập mờTài liệu tham khảo
Shortliffe, E. H.,Computer-Based Medical Consultation: Mycin, American Elsevier, New York, 1976.
Duda, R. O., Hart, P. and Nilson, N. J., “Subjective Bayesian Methods for Rule-Based Inference Systems,” NCC, 1976.
Weiss, S. M., Kulikowski, C. A., et al., “A Model-Based Method for Computer-Aided Medical Decision-Making,”Artificial Intelligence, 11, pp. 145–172, 1978.
Ishizuka, M., Fu, K. S. and Yao, J. T. P., “Rule-Based Damage Assessment System for Existing Structures,”Solid Mechanics Archives, 8, pp. 99–118, 1983.
Ishizuka, M., “Inference Methods Based on Extended Dempster & Shafer’s Theory for Problems with Uncertainty/Fuzziness,”New Generation Computing, Vol. 1, No. 2, pp. 159–168, 1983.
Shapiro, E. Y., “Logic Programs with Uncertainties: A Tool for Implementing Rule-Based Systems,”8th IJCAI, 1983.
Kanai, N. and Ishizuka, M., “Prolog-ELF incorporating Fuzzy Logic,”Report of Research Group on KE and AI, 34-4, Inform. Soc. of Japan, 1984.
Zadeh, L. A., “PRUF — A Meaning Representation Language for Natural Language,”Int. J. Man-Machine Studies, 10, pp. 395–460, 1978.
Umano, M., “Mizumoto, M. and Tanaka, K., “FSTDS System: A Fuzzy-Set Manipulation System,”Inform. Sci., 14, pp. 115–159, 1978.
Dudois, D. and Prade, H.,Fuzzy Set and Systems: Theory and Applications, Academic Press, 1980.
Zadeh, L. A., “Fuzzy Logic and Approximate Reasoning,”Synthese, 30, pp. 407–428, 1978.
Lee, R. C. T., “Fuzzy Logic and the Resolution Principle,”J ACM, 19, pp. 109–119, 1972.
Mukaidono, M., “Fuzzy Inference of Resolution Style,” inFuzzy Set and Possibility Theory (R. R. Yager, ed.), Pergamon Press, 1982.
Whalen, T. and Schott, B., “Issues in Fuzzy Production Systems,”Int. J. Man-Machine Studies, 19, pp. 57–71, 1983.