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题名矛盾体分离单元结果演绎方法及应用
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作者
曹锋
谢燏
易见兵
李俊
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期2252-2260,共9页
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基金
国家自然科学基金(62366017,62066018)
江西省教育厅项目(GJJ200818,GJJ210828)
+1 种基金
赣州市科技计划项目(GZKJ20206030)
江西理工大学博士启动基金(205200100060)。
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文摘
一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域重要的研究内容。为提高单元结果归结演绎效率,提出了一种新的基于多元、动态、协同的单元结果演绎方法,称为矛盾体分离单元结果演绎方法,并详细地给出了其演绎定义、演绎方法、演绎的优势分析及算法实现;提出的演绎方法允许多个子句同时参与演绎,且允许多个非单元子句参与1次单元结果演绎,能较好地处理长子句;提出的演绎算法能使用策略选定较优的子句和动态设定变元合一的复杂度,并通过回溯机制优化搜索的演绎路径。以近2年国际一阶逻辑自动定理证明器竞赛例(分别为500个)和TPTP问题库中难度系数为1的问题作为测试对象,加入了矛盾体分离单元结果演绎算法的Eprover和原始Eprover相比分别多证明了10个定理,分别能证明Eprover无法证明的17个定理和13个定理,能证明出9个其他所有证明器都无法证明难度系数为1的定理。实验结果表明,提出的矛盾体分离单元结果演绎方法能有效提高一阶逻辑自动定理证明的效率。
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关键词
一阶逻辑
自动定理证明
人工智能
单元结果归结
矛盾体分离规则
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Keywords
first-order logic
automated theorem proving
artificial intelligence
unit resulting resolution
contradiction separation rule
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于多属性决策的一阶逻辑子句选择方法
被引量：2
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作者
曾国艳
徐扬
陈树伟
姜世攀
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机构
西南交通大学数学学院
西南交通大学系统可信性自动验证国家地方联合工程实验室
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出处
《西南交通大学学报》
北大核心
2025年第1期185-193,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61976130)。
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文摘
基于一阶逻辑的自动定理证明器(ATP)在知识表达和自动推理研究中占据重要地位,而启发式策略则是提升ATP性能的关键研究方向.主流的启发式策略通常通过描述子句属性来确定属性优先级,从而选择子句,但属性优先级受人为因素影响,且评估子句耗时较长.为此,本文基于矛盾体分离(S-CS)规则,提出一种新的多属性决策(MCDM)子句评估方法.首先,利用熵权法对子句属性进行客观赋权;其次,结合偏好顺序结构评估法(PROMETHEEⅡ)对子句进行评估,得到子句的完全排序;最后,将提出的MCDM方法加入自动定理证明器CSE 1.5(contradiction separation extension 1.5)、Vampire 4.7和Eprover(E 2.6)中,分别形成新的证明器MCDM_CSE、MCDM_V和MCDM_E.对MCDM_CSE测试了国际定理证明器问题库TPTP(Thousands of Problems for Theorem Provers)中一阶逻辑格式的定理,并对MCDM_V和MCDM_E测试了2022年CADE(Conference on Automated Deduction)竞赛例(一阶逻辑组).实验表明:MCDM_CSE比CSE 1.5多证明了151个定理(来自TPTP),并且能够证明Vampire 4.7无法证明的5个定理、E 2.6无法证明的41个定理以及Prover9无法证明的293个定理;在更短的平均时间内,MCDM_V比Vampire 4.7多证明了6个定理(来自CADE 2022),MCDM_E比E 2.6多证明了8个定理.
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关键词
一阶逻辑
矛盾体分离规则
启发式策略
多属性决策
熵权法
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Keywords
first-order logic
contradiction separation rule
heuristic strategy
multi-criteria decision making
entropy weight method
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O14
[理学—基础数学]
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题名多元协同演绎在一阶逻辑ATP中的应用
被引量：6
- 3
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作者
曹锋
徐扬
陈树伟
吴贯锋
常文静
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
西南交通大学系统可信性自动验证国家地方联合工程实验室
西南交通大学数学学院
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期401-408,427,共9页
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基金
国家自然科学基金(61673320)
中央高校基本科研业务费专项资金(2682017ZT12,2682018CX59,2682018ZT25)。
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文摘
一阶逻辑是数理逻辑中重要的分支,对其逻辑公式的自动推理是人工智能领域重要的研究热点之一.目前一阶逻辑自动定理证明大多采用二元归结方法,每次只有2个子句进行归结,只消去1组互补对,导致演绎归结式文字数较多,影响了演绎效率.为此,基于矛盾体分离规则提出了一种多元协同演绎算法,该算法每次允许多个子句进行协同演绎,消去多组互补对,从而演绎分离式文字数较少且可控,能有效提高推理能力;并且,该算法通过有效演绎权重和无效演绎权重调整子句演绎顺序,利用回溯机制搜索较优路径,有效规划演绎路径.将该算法应用于国际顶尖证明器Eprover 2.1,以CADE2017竞赛例(FOF组)为测试对象,对加入多元协同演绎算法的Eprover 2.1证明器进行试验.试验结果表明其能力超过了Eprover 2.1:多证明定理8个;能证明Eprover 2.1未证明定理31个,占未证明总数的28.2%.
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关键词
数理逻辑
人工智能
定理证明
二元归结
矛盾体分离规则
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Keywords
mathematical logic
artificial intelligence
theorem proving
binary resolution
contradiction separation rule
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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