基于tableau的非经典逻辑经典化的自动定理证明研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873116
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    刘全
  • 依托单位：
    苏州大学
  • 学科分类：
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

自动定理证明是涉及人类智能问题的重要研究课题之一，对人工智能的研究具有重要的影响和推动作用。本项目针对非经典逻辑缺乏有效的自动定理证明过程的问题，提出将非经典逻辑通过转化，用经典逻辑进行tableau自动定理证明的方法。该方法在经典逻辑的基础上，将逻辑强化学习、归纳逻辑程序设计、布尔剪枝、等式合一、等价翻译等方法应用于非经典逻辑中，使得复杂的非经典逻辑定理可以在经典层面上来证明。一方面，一些提高经典逻辑证明效率的方法，可以应用到非经典逻辑中；另一方面，一些经典逻辑自动定理证明系统只要稍加改动就很容易扩展成为非经典逻辑系统。本项目的研究成果将在符号自动定理证明理论和方法上有所贡献，可以有效地扩大tableau推理的适用范围，在时间和空间上提高证明效率，更大程度地减少tableau扩展的盲目性和不确定性。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
Double elite co-evolutionsry genetic algorithm
双精英协同进化遗传算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
分布式数据库中基于局部CON模型的记录匹配方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    通信学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李娇;刘全;傅启明;王庭钢
  • 通讯作者：
    王庭钢
基于角点特征的集合同步数字水印算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    通信学报, 2011, 32(4): 25-31
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于强化学习的多策略选择遗传算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程,2011,37(8): 149-152
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
利用tableau方法修正Deep Web中不相容知识
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学与探索, 2009, 3(1): 60-68
  • 影响因子：
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  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

补体调节蛋白与IgA肾病
  • DOI：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    刘全;邢国兰
  • 通讯作者：
    邢国兰
一种基于生成对抗网络的强化学习算法
  • DOI：
    10.11896/jsjkx.180901655
  • 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：
    傅启明
一种用于基于方面情感分析的深度分层网络模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘全;梁斌;徐进;周倩
  • 通讯作者：
    周倩
梯级电站预泄条件下施工导流方案风险决策
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    薛进平;胡志根;刘全
  • 通讯作者：
    刘全
凝聚炸药爆轰波在高声速材料界面上的折射现象分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于明;刘全
  • 通讯作者：
    刘全

其他文献

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刘全的其他基金

面向大规模强化学习任务的预测控制理论与方法研究
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  • 批准年份：
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    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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相似海外基金

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  • 财政年份：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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