38、基于证伪模式的信念修正推理算法与沿海旅游地点安全评估模型

基于证伪模式的信念修正推理算法与沿海旅游地点安全评估模型

基于证伪模式的信念修正推理算法

在知识处理和推理领域，信念修正是一个关键的研究方向，它涉及到如何在新信息到来时，合理地调整已有的知识库。这里介绍一种基于证伪模式的信念修正推理算法，旨在减少信念修正过程中所需的计算资源。

基本概念

• 独立子句与证伪赋值 ：两个独立子句 $C_i$ 和 $C_j$ 若存在互补的文字对，那么它们的证伪赋值也必然包含互补文字，即 $Fals(C_i) ∩ Fals(C_j) = ∅$。对于长度为 $n$ 的两个证伪字符串 $A$ 和 $B$，若存在 $i ∈ [0, n]$ 使得 $A[i] = x$ 且 $B[i] = 1 - x$（$x ∈ {0, 1}$），则称它们具有独立性；否则，称这两个字符串是相关的。
• 子句包含关系 ：对于一对相关子句 $C_1$ 和 $C_2$，若 $Lit(C_1) ⊆ Lit(C_2)$，则称 $C_2$ 被 $C_1$ 包含。

推理算法

该算法基于深度优先搜索，与之前基于 $|K| x |φ|$ 表格动态调整的算法不同，它在遍历树节点时限制了深度为 $|k|$，避免了陷入非有限分支，也无需保存所有扩展节点。
设 $K$ 为知识库，$φ$ 为新信息，若对于 $K$ 的每个模型（$Mod$），$φ$ 都能被满足，即 $Mod(K) ⊆ Mod(φ)$，则称 $K$ 在语义上蕴含 $φ$，记作 $K |= φ$。信念修正作为命题推理有以下两个等价关系：
- $K |= φ$ 当