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第一章引言1

1.1 什么是自动推理1

1.2 形式理论5

第二章命题演算（？？）8

2.1 命题和联结词8

2.2 命题演算语言10

2.3 命题演算的语义12

2.4 命题理论19

2.5 演绎系统21

第三章谓词演算24

3.1 一阶谓词演算语言24

3.2 ？？的语义28

3.3 一阶理论32

3.4 演绎系统34

4.1 子句集37

第四章Herbrand定理37

4.2 子句集的Herbrand域39

4.3 语义树44

4.4 Herbrand定理47

第五章归结原理52

5.1 命题逻辑的归结原理52

5.2 替换与合一55

5.3 一阶逻辑的归结原理60

5.4 归结原理的完备性62

第六章归结原理的改进70

6.1 删除策略70

6.2 锁归结原理73

6.3 线性归结原理76

6.4 语义归结原理78

第七章非单调推理80

7.1 非单调推理80

7.2 模态非单调逻辑84

7.3 缺席推理90

7.4 限定推理100

7.5 封闭世界假设110

第八章概率推理115

8.1 概率导引115

8.2 主观概率117

8.3 专家系统中的概率推理120

8.4 概率逻辑122

8.5 概率逻辑结果124

8.6 较小矩阵的计算127

8.7 PROSPECTOR的不确定性管理130

8.8 MYCIN的确定性因子138

第九章证据理论146

9.1 确信函数和似然函数146

9.2 证据组合148

9.3 Dempster规则的特殊运用150

9.4 Dempster规则组合的敏感性155

9.5 证据的顺序传播157

9.6 一般的近似推理原理161

第十章模糊推理164

10.1 模糊集合论164

10.2 模糊逻辑168

10.3 可能性理论178

10.4 基于可能性理论的模糊推理180

10.5 MP生成函数185

10.6 从不确定规则和不确定事实的推理187

10.7 规则的模糊性和不确定性194

第十一章自动推理系统195

11.1 概述195

11.2 自动推理系统的基本结构196

11.3 自动推理系统的几个基本问题202

11.4 建立自动推理系统的步骤208

11.5 建立自动推理系统的开发工具211

参考文献214