基于格值逻辑的α-n(t)元归结动态自动推理研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61175055
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    59.0万
  • 负责人：
    徐扬
  • 依托单位：
    西南交通大学
  • 学科分类：
    F0601.人工智能基础
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

针对带有不可比较性信息的自动推理，依据基于格蕴涵代数的格值逻辑系统，借鉴基于经典二值逻辑的0-2元归结自动推理的学术思想，在基于格蕴涵代数的格值逻辑的α-2元归结自动推理研究基础上，分别建立基于格值命题逻辑LP(X)和格值一阶逻辑LF(X)、格值分层、群组归结、动态演绎、效率提高、从本质上发展归结自动推理的α-n(t)元归结动态自动推理具有可靠性与完备性的理论、方法、算法和程序。

结项摘要

针对带有不可比较性信息的自动推理，在基于格蕴涵代数的格值逻辑系统中，于α-n(t)元归结动态自动推理理论、方法、算法和程序方面取得如下主要结果，这将为处理带有不可比较性信息的自动推理研究与应用提供基础及手段。.在格值命题逻辑LP(X)中：建立了子句型和非子句型的α-n(t)元归结动态自动推理理论，给出了α-n(t)元归结演绎中广义文字个数动态变化的基本原则、α-n(t)元可归结式集合的结构；建立了α-极小归结、α-有序线性归结和α-广义语义归结；在语言真值格值逻辑中建立了α-广义锁归结理论。提出了α-n(t)元语义归结方法，构造了算法，设计了程序；建立了非子句α-n(t)元有序线性广义归结方法；建立了α-有序线性极小归结方法、α-半锁语义归结方法、α-n(t)元锁归结方法、α-n(t)元准锁语义归结方法、α-n(t)元语义归结方法，在(Ln×L2)P(X)中构造了α-n(t)元准锁语义归结算法；基于LV(n×2)P(X)提出了α-线性归结方法并构造了算法；设计了α-有序线性归结算法；基于语言真值格值逻辑，提出了α-广义锁归结自动推理方法；建立了α-广义线性半锁归结方法，构造了算法。在L2P(X)中形成了0-n(t)元归结动态自动推理方法、算法、程序雏形，基于此形成了C程序验证工具Scavel C初级版，并已用于航空航天、武器装备、轨道交通等领域，验证程序150多万行，为完善C程序初现其独有作用。.在格值一阶逻辑LF(X)中：建立了子句型和非子句型α-n(t)元归结动态自动推理理论；给出了α-n(t)元归结演绎中广义文字个数动态变化的基本原则；建立了α-极小归结原理、基于理想的归结原理和α-广义归结原理；在 (Ln×L2)F(X)中，将α-归结原理的一般形式等价转化到了LnP(X)中。建立了α-n(t)元语义归结动态自动推理方法，构造了算法，并指出：可将LP(X)的α-n(t)元语义归结自动推理程序应用于LF(X)的α-n(t)元语义归结自动推理；提出了α-有序线性归结，构造了算法；建立了非子句α-n(t)元有序线性广义归结方法；建立了α-n(t)元准锁语义归结方法；建立了α-广义线性半锁归结方法，构造了算法；针对L9x2F(X)设计了α-语义归结自动推理程序；在L2F(X)中形成了0-n(t)元归结动态自动推理方法、算法、程序雏形，基于此已证明4800多个定理。

项目成果

期刊论文数量（270）
专著数量（0）
科研奖励数量（4）
会议论文数量（84）
专利数量（0）
Determination of 3-Ary α-Resolution in Lattice-valued Propositional Logic LP(X)
格值命题逻辑 LP(X) 中 3 进制 α 分辨率的确定
  • DOI：
    10.1080/18756891.2013.808802
  • 发表时间：
    2013-05
  • 期刊：
    International Journal of Computational Intelligence Systems
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Yi Liu;Hairui Jia;Yang Xu
  • 通讯作者：
    Yang Xu
Linguistic truth-valued intuitionistic fuzzy reasoning with applications in human factors engineering
语言真值直觉模糊推理及其在人因工程中的应用
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2015.07.048
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Zou Li;Wen Xin;Wang Yingxin
  • 通讯作者：
    Wang Yingxin
N元格蕴涵代数不等式的解*1
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    宜宾学院学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    龙希庆
  • 通讯作者：
    龙希庆
Feature Selection Method for Imbalanced Data with Application in Radio Signal Recognition of Ground-Air Communication
不平衡数据特征选择方法在地空通信无线电信号识别中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Advances in Intelligent Systems and Computing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jun Liu;Fangli Ma;Shuwei Chen;Yang Xu
  • 通讯作者：
    Yang Xu
三维虚拟机器人运动仿真系统设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邓文红;李龙;蔡洪斌
  • 通讯作者：
    蔡洪斌

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其他文献

干旱胁迫和低氮对花生根际土壤细菌群落结构和多样性的影响
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    Key Laboratory of Plant Functional Genomics of the
格蕴涵代数中滤子的若干性质
  • DOI：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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格值一阶逻辑LF(X)中α-广义语义归结方法的相容性
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    曹发生

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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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