基于矛盾体分离的动态自动演绎推理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673320
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0601.人工智能基础
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Logic-based automated deduction reasoning has always been one of the frontier, significant but grand challenge research directions in the research area of logic and reasoning. The proposed research is focused on this research direction. It will draw lessons from and developing our previous research work on α-n(t)-ary resolution-based dynamic automated reasoning theories, methods, algorithms and programs in lattice-valued logic, systematically propose the academic idea of “achieving automated deduction reasoning via contradiction separation in the logical formulae” in the propositional and first-order logic. Hereby this research aims at developing the novel contradiction separation based dynamic automated deduction reasoning theory, establishing the corrsponding novel and effective contradiction separation based sound and complete dynamic automated deduction reasoning methods, as well as designing the corresponding novel automated deduction reasoning system. Preliminary exploration practice has shown and predicted that this line of research will be able to provide a scientific, effective, practical and innovative means for automated deduction reasoning in propositional and first-order logic along with their wide applications.
基于逻辑的自动演绎推理一直是逻辑与推理领域非常前沿、非常重要且非常困难的研究方向之一。本项研究将针对基于逻辑的自动演绎推理,借鉴并发展基于格值逻辑的α-n(t)元归结动态自动演绎推理的理论、方法、算法和程序,分别在命题逻辑和一阶逻辑中系统地提出“通过分离逻辑公式中的矛盾体而实现逻辑演绎推理”的学术思想,以此依次建立基于矛盾体分离的动态自动演绎推理新理论,构建具有可靠性与完备性的基于矛盾体分离的动态自动演绎推理新方法,形成基于矛盾体分离的动态自动演绎推理新系统。初步的探索实践已经说明并预示,这项研究将能为命题逻辑和一阶逻辑中的自动演绎推理及其广泛应用提供一种科学、有效、实用、全新的手段。

结项摘要

本项目针对命题逻辑和一阶逻辑的自动演绎推理,分别提出了基于矛盾体分离的动态多元协同自动演绎推理理论,并刻画了相应的可靠性和完备性,相应地构建了具有可靠性与完备性的基于矛盾体分离的动态多元协同自动演绎推理新方法,进一步建立了基于矛盾体分离的动态多元协同自动演绎推理新算法,并形成了基于矛盾体分离的动态多元协同自动演绎推理新系统,分别形成了命题逻辑Hard问题国际领先的求解器和一阶逻辑国际领先的证明器,分别为命题逻辑公式和一阶逻辑公式的逻辑属性判定提供了有效、可靠、完备的基础工具,并为系统可信性形式化验证提供了必要的手段。

项目成果

期刊论文数量(55)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(29)
专利数量(0)
A Novel Method Based on Extended Uncertain 2-tuple Linguistic Muirhead Mean Operators to MAGDM under Uncertain 2-Tuple Linguistic Environment
不确定二元语言环境下基于扩展不确定二元语言Muirhead均值算子的MAGDM新方法
  • DOI:
    10.2991/ijcis.d.190315.001
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Computational Intelligence Systems
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Liu Yi;Liu Jun;Qin Ya;Xu Yang
  • 通讯作者:
    Xu Yang
Dynamic intuitionistic fuzzy multiattribute decision making based on evidential reasoning and MDIFWG operator
基于证据推理和MDIFWG算子的动态直觉模糊多属性决策
  • DOI:
    10.3233/jifs-181777
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Yi Liu;Jun Liu;Ya Qin
  • 通讯作者:
    Ya Qin
A new rewarding mechanism for branching heuristic in SAT solvers
SAT 求解器中分支启发式的新奖励机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Computational Intelligence Systems
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wenjing Chang;Yang Xu;Shuwei Chen
  • 通讯作者:
    Shuwei Chen
alpha-Paramodulation method for a lattice-valued logic LnF(X) with equality
具有等式的格值逻辑 LnF(X) 的 alpha 副调制方法
  • DOI:
    10.1007/s00500-020-05136-8
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Soft Computing
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    He Xingxing;Xu Yang;Liu Jun;Li Yingfang
  • 通讯作者:
    Li Yingfang
一种基于 DR 算法的构造子句预处理策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    信息技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘沛瑶;宋振明;张世杰
  • 通讯作者:
    张世杰

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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