描述逻辑~
描述逻辑的介绍
第一章描述逻辑的介绍摘要：这篇介绍提出了了描述逻辑作为表示知识的形式化工具而发展的动力，以及用传统DL创建的所有系统下潜在的一些重要的基本概念。
另外，我们还提供读者关于整本书的总揽和阅读的向导。
我们首先阐述描述逻辑和早先的语义网络和框架系统的关系，这代表了该领域的继承性。
我们分析了过去工作所遇到的一些关键问题，然后，我们介绍了描述逻辑语言的特点和相关的推理技术。
描述逻辑语言被认为是知识表示系统的核心，它考虑到DL知识库的结构和相应的推理服务。
然后将看到一些已经实现的基于描述逻辑的知识表示系统和第一个使用类似系统构造的应用。
最后，我们阐述了描述逻辑和计算机科学另外领域的关系。
我们也讨论了基本的表述语言的一些扩展，包括将原先在实现系统中提出的和处理某些应用领域提出的一些特性集成进形式系统。
1．1简介在知识表示和推理领域的研究通常关注能够有效的建立智能应用的提供高层世界描述方法。
在这里所说的”智能”指系统在其明确表示的知识中发现隐含的结果的能力。
这些系统因此被称为基于知识的系统。
知识表示的途径在20世纪70年代得到发展，这也是该领域广泛流行的时代，这些途径分为两个层次：基于逻辑的形式系统，这是从谓词积分演算（predicate calculus）可以毫无疑问的用来获得世界的事实的直觉而演化来的。
非基于逻辑的表示的系统，这是从构造一个或更多的认知概念而发展的，比如，从人类经验或人类记忆和人类执行一些任务如算法模糊解决而产生的网络结构和基于规则的表示系统。
尽管这些方法常常为专用的表示系统而开发的，但最终的形式化通常被期望能服务于一般的用途。
换句话说，从不同的特定的思想（如早期的制造系统）创造的非逻辑系统演化为可作为通用目标的工具，期望能应用到不同的领域和不同类型的问题。
另一方面，因为一阶逻辑提供了非常有力和通用的机制，基于逻辑的途径从一开始就具有更广泛的目的。
在一个基于逻辑的途径下，表示语言通常是一阶谓词的一个变量和验证逻辑序列的推理。
逻辑描述中的几个问题
& 1 G1 G2
L
RE
控制电路 end
如RE、AL都要求高电平有效，EN低电平有效
AL RE & G2
L
如RE、AL都要求低电平有效，EN高电平有效
AL
L & G2
RE
如RE、AL都要求高电平有效，EN高电平有效
A L RE L & G2
系统输入信号中，有的是高电平有效，有的是低电平有效。 低电平有效，输入端加小圆圈；高电平有效，输入端不加 小圆圈。 1、 基本逻辑门电路的等效符号
L AB A B
L A B
A B
&
L A B
A B
≥1
与非门及其等效符号
L A B A B
或非门及其等效符号
L A B
A B A B & ≥1 & L
A B A B
& ≥1 & L
A B A B
& & & L
A B
&
L A B
逻辑门等效符号强调低电平有效
D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
AL
IC
Y0 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7
EN
AL RE L
L=0
AL 0 RE 1
___与非门
L 1 1 1 0
2. 正负逻辑等效变换
某电路输入与输出电平表 A L L H H B L H L H L H H H L
A 0 0 1 1
B 0 1 0 1
采用负逻辑
___或非门
L
0 0 0
A
1 1 0
描述逻辑的组成
逻辑是由形式逻辑、非形式逻辑、认知偏差和科学知识合成的四个部分。
形式逻辑处理的是必然的推理，其结果是确定已知的。
形式逻辑主要由分类、比较和因果三个部分组成。
例如，在三段论中，一个大前提、一个小前提可以推导出一个结论。
当大前提和小前提都正确时，结论必然也是正确的。
非形式逻辑处理的是不确定性的问题，它主要研究对象是我们普通人在现实生活中所使用的真实论证。
它涉及到我们日常生活中的分析和推理的标准程序和模式。
由于非形式逻辑是研究自然语言形成的，自然语言具有含糊和模糊的特性，因此大多数陈述都包含一定程度的非确定性。
认知偏差是由人的主观感受而非客观事实建立起来的一种“主观现实”，也就是个人自认为的真实。
这个领域的研究可以追溯到《思考，快与慢》的作者丹尼尔·卡尼曼。
如果人们不了解自己是如何被心理偏差影响的，那么他们可能会被误导，而自己却不知不觉。
科学知识也是逻辑的一个重要组成部分。
科学方法，如观察、实验和推理，是获取和验证科学知识的关键手段。
科学知识通过这些方法得以发展和修正，从而更好地解释和预测自然现象。
综上所述，逻辑是一个复杂的概念，它由形式逻辑、非形式逻辑、认知偏差和科学知识等多个部分组成。
这些组成部分共同作用，帮助我们理解和处理现实世界中的推理和知识。
处理逻辑描述
判定表的绘制步骤：
某数据流程图中的数据处理“检查订货单” 的处理逻辑是：“如果金额超过 2000 元又未过 期，则发出批准单和提货单 。如果金额超过
2000 元，但已过期，则不发批准单和提货单。
如果金额低于 2000 元，则不论是否过期，都发
出批准单和提货单，而且对低于 2000 元已过期
的还需发出通知单。
第四步：提取目标动作。不发批准单和提货单、发批
准单和提货单、发通知单。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ第五步：绘制判定表。
1 2 3 4
金额 期限 发批准单和提货 单
S U
S N
L U
L N
不发批准单和提 货单
在绘制判定表时为了避免遗失判定列或出现重复的判定列，
可按照下面的方法来填写。 则判定列总共有CC个： CC=m1*m2*...*mn ② 在填写第一个条件取值时，将每一个条件取值重复填写 R1次： R1=CC/m1
绘制判定表的步骤介绍如下：
第一步：提取问题中的条件，这个问题中的条件有 两个，即提货单的金额和期限。 第二步：标示出每个条件的取值。为便于绘制判定 表，可用符号来代替条件的取值。
条件 金额
期限
取 值 ≤2000 >2000
过期
未过期
符 号
S L
取值数mi
2 2
U N
第三步：计算所有条件的组合数N。 N=m1*m2=2*2=4
① 假设共有n个条件，每个条件的取值数为mi(i =1，…，n)，
③ 在填写第二个条件取值时，将每一个条件取值重 复填写R2次： R2= R1/m2 ④ 在填写第i个条件取值时，将每一个条件取值重 复填写Ri次： Ri= Ri-1/mi 判定表绘制完成后，有时还可以对其进行优化和 改进。例如，从上面的例子中可以看出，只要订 货单未过期，不管其金额是多少，选定的动作都 是一样的。可以将上面的判定表中的2、4两列合 并，合并后的判定表如下表：
人工智能逻辑(描述逻辑)
加强可解释性和信任度研究
可解释性和信任度是人工智能领域的重 要研究方向之一。对于描述逻辑来说， 提高其可解释性和信任度也是非常重要
的。
目前，已经有一些研究工作致力于提高 描述逻辑的可解释性和信任度，如基于 描述逻辑的模型解释、基于描述逻辑的
信任度评估等。
未来，随着人工智能技术的不断发展， 描述逻辑的可解释性和信任度研究将更 加深入，有望在提高人工智能系统的透
明度和可信度方面发挥更大的作用。
THANKS
感谢观看
深度学习技术为描述逻辑提供了新的发展机遇。通过结合深度学习技术， 描述逻辑可以更好地处理自然语言文本、图像和音频等多模态数据。
目前，已经有一些研究工作将描述逻辑与深度学习技术相结合，如基于 深度学习的知识表示学习、基于描述逻辑的深度学习模型解释等。
未来，随着深度学习技术的不断发展，描述逻辑与深度学习技术的结合 将更加紧密，有望在知识表示、推理和解释等方面取得更大的突破。
采用逻辑编程语言或规则引擎来实现推理规则，确保推理的准确性和可解释性。
不断优化推理规则，提高推理效率和准确性，例如通过剪枝、启发式搜索等方法来 优化推理过程。
知识库的维护与更新
01
建立知识库来存储和管理提取的概念、角色和推理规则等结构 化知识。
02
定期更新知识库，添加新的概念和角色，以及修改或删除过时
知识获取
通过自然语言处理、机器学习等技术，可以从文本、图像等非结构化数据中提取出概念、关系等知识，并将其转化为 描述逻辑的形式。
知识查询
基于描述逻辑的知识库支持丰富的查询功能，如概念查询、关系查询、路径查询等。用户可以通过查询 语言或可视化界面进行查询，获取所需的知识。
03
描述逻辑的主要技术
描述布尔逻辑运算
描述布尔逻辑运算
布尔逻辑运算是一种基于真值的逻辑运算，用于处理真假值（或者称为布尔值）的集合。
布尔逻辑运算包括以下几种类型：
1. 与运算（AND）：当且仅当所有输入都为真时，结果为真。
表示为符号“∧”或“&&”。
例子：如果A为真且B为真，则A∧B为真，否则为假。
2. 或运算（OR）：当至少有一个输入为真时，结果为真。
表示为符号“∨”或“||”。
例子：如果A为真或者B为真，则A∨B为真，否则为假。
3. 非运算（NOT）：对输入进行取反操作，真变为假，假变为真。
表示为符号“¬”或“!”。
例子：如果A为真，则¬A为假，如果A为假，则¬A为真。
4. 异或运算（XOR）：当且仅当输入中的真值个数为奇数时，结果为真。
表示为符号“⊕”或“^”。
例子：如果A为真且B为假，或者A为假且B为真，则A⊕B为真，否则为假。
布尔逻辑运算可以用来构建复杂的逻辑表达式，用于解决逻辑问题和组织计算机程序的控制流程。
在计算机科学中，布尔逻辑运算常常用于判断条件、控制循环和实现逻辑门电路等方面。
语义网与描述逻辑
<X,Y> 可看成一个粗糙集的信息模型。 而对每一个 <X,Y>, 内涵集Y中的“准内涵”实际上是粗糙集单个模
型中 “核”的概念的延伸。
❖”
上述工具的不足之处
❖ 在语义网络迅猛发展的今天，以上两个工具在表达力和推理 上的弱势明显地凸显出来：无论粗糙集模型或形式概念格模 型，它们的属性集合仅只是简单的语法标记： {C1,C2,…Cn},它们之间的逻辑关系没有得到表达，比如，
空集合，称为解释域； I 是一个解释函数，它
将概念 A 对应到 I 的子集 A I，将角色 R 对应 到 I上的一个二元关系 RI I I。
描述语言AL——语义
❖ 对于其他概念描述的语义可以递归的定义如下：
· I I
· I
·(P)I I \PI
·(C D)I CIDI
·( R .C ) I { a I| b .( a ,b ) R I b C I } ·( R . )I { a I| b .(a ,b ) R I}
谢 谢！
❖ 曹存根研究员——长期从事NKI的研究和建设， 经过长期的努力，“积土成山，风雨兴焉”。
❖ 尚云副研究员——量子计算方面的理论研究。
我们的工作
❖ 我们之前的工作
❖ 我们现今的工作
我们之前的工作
❖ WANG Ju , JIANG YunCheng & SHEN YuMing Satisfiablity and reasoning mechanism of terminological cycles in description logic , Science in China Series F: Information Sciences
认知描述逻辑ALCKR+：描述逻辑的一个非单调扩展
计算机科学 ２０ Ｖｏ． ５ ｏ ７ ０ ８ １３ Ｎ．
认知描 述逻辑 Ａ Ｃ Ｌ ＫＲ＋： 述 逻 辑 的 一 个 非 单调 扩展 描
曹 逸 徐德智 王 建新
（ 中南大 学信 息科 学 与工程 学 院 长 沙 ４ ０ ８ ） １ ０ ３
摘 要 描述逻辑是语义 ｗｌ ｅ ｂ的逻辑基础 ， 是形式化表达领域知 识的工具 。但是描述 逻辑只能表 达单调推理 ， 不能处 理不完全知识 。认知描述逻辑因其非单调特性和 良好 的时间复杂度 等特 点在处理不完全知识方面有较 好的优势。本文 在认 知描述逻辑 Ａ Ｃ Ｌ Ｋ的基础上提 出了新的认 知描述逻辑语 言 Ａ Ｃ Ｒ 保 留了描述 逻辑原有的优 点， Ｌ Ｋ ＋， 加入传递 角 色 属性， 增强了表达能力， 并通过认知查询拥有 了非单调推理的能力。设计 了 ＡＬ ＫＲ 的语法、 Ｃ ＋ 语义以及表算 法。 关 键 词 描 述 逻 辑 ， 知 描 述 逻 辑 ， 递 角 色 ， 知 查 询 认 传 认
（ Ｃｏｌ ｇｅｏ ｎｆｒ ａｉｎ Ｓ ｉｎ ｅａ ｄ Ｅｎ ｎｅ ｒｎ Ｃｅ ｔａ ｏｕｈ ｎｖ ｒｉｙ Ｃｈ ｎ ｓ ａ ４ ０ ８ Ｃｈｎ ） ｌ ｆＩ ｏ ｍ ｔｏ ｃｅ ｃ ｎ ｇｉ ｅ ｉｇ， ｎ ｒ ｌ ｅ Ｓ ｔ Ｕ ｉｅｓｔ ， ａ ｇ ｈ １ ０ ３， ｉａ
Ｅｐｉｔ ｍｉ ｓ ｒ ｐ ｉ ｎ Ｌｏ ｉ ｓ ｅ ｃ Ｄｅ ｃ ｉ ｔｏ ｇ ｃ ＡＬＣＫＲ＋： Ｎｏ － ｎｏ ｏ ｃ Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｏｆＤｅ ｃ ｉ ｉ ｎ Ｌｏ ｃ Ａ ｎ ｍｏ ｔ ｎｉ ｔ ｎｓｏ ｓ ｒｐｔｏ ｇｉ
ＣＡ０ ＸＵ －ｈ Ｗ ＡＮＧ ｎｘｎ ｉ Ｄｅｚ ｉ Ｊａ － ｉ Ｊ
１ 引言
语义 Ⅵ ［是对 当前 Ｗｅ １ ］ ｂ的 扩 充 ， 赋 予 Ｗ ｅ 它 ｂ上 的 资
基于描述逻辑的目标推理研究
计算机科学 ２ ０ Ｖｏ ３ Ｎ ． ０ ８ １ ５ｏ ７ ．
基 于 描 述 逻 辑 的 目标 推 理 研 究
吴修 国 。 曾广 周 许 崇敬。
（ 山东大 学计算 机科 学 与技 术 学院 济南 ２ ０ ６ ） （ ５ ０ １
摘 要 描 述逻 辑（ ｅｃｉｔ ｎＩ ｇｃ ， Ｌ ） Ｄ ｓｒ ｉ ． ｉ Ｄ ｓ是近年 来研 究和发展 最快的知识 表示 的形 式化工具之 一 ， ｐｏ ｏ ｓ 具有强 大的表
达能力、 可判定性等优点 。本文将描述逻辑应用于主体研 究领域 中的 目标表 示和推理 ， 充分利用其具有 自动判 断概 念
Ｈａｒｌ 等 人 对 基 本 描 述 逻 辑 （ Ｃ 进 行 了扩 展 ， 成 了 ａｓｅ ｖ ＡＬ ） 形
描述逻辑源于构造遗传网络和基于框架的表示 。一个描 述逻辑系统包含四个基本组 成部分 ： ①表 示概念 和关 系的构 造集 ； ②Ｔｂ ｘ包含断 言 ； ｏ ③Ａｂ ｘ实例 断言 ； ｏ ④Ｔｂ ｘ和 Ａ ｏ ｏ ｂｘ 上的推理 机制。描 述逻 辑系统的表达能力和推理能力取决于 对 以上几个要 素的选择 以及不 同的假设 。一 般来说 ， 述逻 描
包含 关 系 的有 效 推 理 功 能 ， 主 体提 供 目标推 理 工 具 。 为
关键词 描述逻辑 ， 目标 一 致 性 ， 目标 层 次
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ａ ａ ｏ ｉ ｓ ｄ ｎ ｓ ｒｐｔｏ ｇ ｃ ｓ ａ ｃ ｏ Ｇｏ ｌＲｅ ｓ ｎ ｎｇ Ｂａ ｅ ｏ Ｄｅ ｃ ｉ ｉｎ Ｌｏ ｉｓ
１ 引言
描 述 逻 辑 （ ｓｒ ｔ ｎＬ ｇｃ， ｓ作 为一 簇 知识 表 示 语 ｅ Ｄ ｃｉ ｉ ｏ ｉ ＤＬ ） ｐｏ ｓ
述 逻 辑 （ Ｃ） 语 法 和 语 义 ； ３节 以 知 识 表 示 为 基 础 分 析 ＡＬ 的 第
描述逻辑关于CBox的推理复杂性
关键词 ： 述逻辑 ； 描 基数约束 ； 算复杂性 计
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｓ ｒｐ ｉｎ ｌ ｇ ｃ ｃ ｒ ｉａ ｉ ｅ ｔ ｉｔ ｎ； ｏ ｕ ａ ｉ ｎ ｌｃ ｍｐ ｅ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ． ｅ ｃ ｉ ｔ ｉ ； ａ ｄ ｎ ｌ ｙ ｒ ｓ ｒｃ ｉ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ａ ｏ ｌｘ ｙ ｏ ｏ ｔ ｏ ｏ ｉ
９（ ０ 比
Ｃ ｏ 扩展 也可视为 Ｃ Ｂｘ ２的子逻辑 。相应地 ， 算法 复杂性 上 界也是 ＮＥ 。对 于个体常元 ， Ｃ 可将其 视为是 只有 一个实 例
的概念 。因 此 ， Ｂ ｘ可 以很 容 易 地 （ 项 式 时 问 ） 述 Ｃｏ 多 描
Ｎｏ ｎｌ这 就 意 味着 一 Ｂ ｘ的计 算 复杂 性 可 能 比 ￣ － ｍｉａ， Ｃｏ Ｏ
Ｄｅ ｃ ｉ ｔｏ ｇｉ ｓ ｓ ｒｐ ｉ ｎ Ｌｏ ｃ
于 洋 王 。 戟 陈火旺 。
ＹＵ Ｙ锄 。 ＡＮＧ Ｊ ＣＩＥＮ Ｈｕ － ｎ ２ Ｗ ｉ。 ｔ ｏｗａ ｇ
（．中国国防科技信 息中心 六室 。 １ 北京 １０ ３ ；．国防科技 大学计算机学院 。 ００６２ 湖南 长沙 ４ ０ ７ ） １０ ３ （． ｈｎ ｅ ｎｅ ｎ ｅｈ ｏｏｙＩｆｒ ｔ ｎＣ ｎｅ ，ｅ ｉｇ１０ ３ ； １Ｃ ｉａＤ ｆ ｓ ｄＴ ｃｎ ｌ ｅ ａ ｇ ｎｏｍａｉ ｅ ｔ Ｂ Ｕｎ ０ ０ ６ ｏ ｒ
描述一种逻辑框架的方法
描述一种逻辑框架的方法逻辑框架是指在处理问题和思考时所采用的一种结构化的思维方法。
它有助于我们思考清晰、分析问题，并找到解决问题的最佳路径。
下面将介绍一种逻辑框架的方法，解释其原理和应用。
1. 绪论逻辑框架是基于逻辑学和哲学思维的一种方法，它强调以科学的方式思考，避免主观偏见和不完整的推理。
逻辑框架通过明确问题的目标、确定已知条件，并利用推理规则进行推导，帮助我们理清复杂的问题。
2. 步骤2.1 确定问题在使用逻辑框架之前，我们首先需要明确问题的具体内容和目标。
这有助于我们关注核心问题，避免陷入细枝末节的讨论。
2.2 收集已知条件在问题确定后，我们需要收集相关的已知条件和信息。
这些已知条件将成为我们推理的基础，有助于我们找到解决问题的线索。
2.3 制定假设根据已知条件，我们可以制定一些合理的假设。
这些假设是我们进行推理和求解的依据，可以帮助我们缩小问题的范围。
2.4 构建推理链在已知条件和假设的基础上，我们可以开始构建推理链。
推理链是一个逻辑上连贯的推导过程，通过逻辑关系和前提条件进行推理，直至得出结论。
2.5 检验推理过程在得出结论之前，我们需要对推理过程进行检验。
这可以通过检查各个推理步骤的逻辑关系是否一致、推理过程中是否存在错误等方式进行。
如果推理过程存在问题，我们需要回溯、修改和修正，直到推理链符合逻辑规律。
2.6 得出结论经过推理过程的反复检验和修正，我们最终能够得出结论。
这个结论是基于已知条件和推理规则，经过严谨的推导得出的结果。
3. 应用实例下面我们以一个简单的实例来说明逻辑框架的应用。
假设我们要解决一个社会问题：为什么某个国家的失业率居高不下？3.1 确定问题问题是为什么某个国家的失业率居高不下。
3.2 收集已知条件已知条件包括该国的经济状况、产业结构、政策等。
3.3 制定假设假设有可能是经济结构调整不合理、技术进步导致劳动力替代、政府政策不当等。
3.4 构建推理链通过分析已知条件和假设，我们可以构建推理链：经济结构不合理导致某些行业的就业机会减少，技术进步使得某些工作变得机械化、自动化，政府政策未能及时调整。
描述逻辑ABOX和TBOX
3 描述逻辑的研究进展
◆ 描述逻辑的基础研究
研究描述逻辑的构造算子、表示和推理的基本问题， 如可满足性、包含检测、一致性、可判定性等。 一般都在最基本的ALC的基础上在扩展一些构造算子， 如数量约束、逆关系、特征函数、关系的复合等。 TBox和Abox上的推理问题、包含检测算法等。 Schmidt-Schaub 和 Smolka首先建立了基于描述逻辑 ALC的Tableau算法，该算法能在多项式时间内判断描述 逻辑ALC概念的可满足性问题。
Father(John, Mary)
实例检索：检索属于某个概念的所有实例的集合
5）可满足性检测算法——Tableaux算法
1) 规则: S→ { x:C1, x:C2}S，若x:C1 C2在S中，且x:C1和x:C2不在S 中同时出现。 2) 规则: S→ {x:D}S，若x:C1C2 在S中，x:C1 和x:C2 都不在S中，且 D= C1或者D= C2。 3) 规则: S→ {xP1y,…,xPky, y:C}S，若x:R.C在S中，R= P1…Pk， 没有z使得xRz在S中成立，且z:C在S中，y为一个新变量。 4) 规则: S→ {y:C}S，若x:R.C在S中，xRy在S中成立，且y:C不在S 中。
3）ABox语言（断言部分）
是描述具体情形的公理的集合
◆ 概念断言 ——表示一个对象是否属于某个概念
a:C 例如：Tom是个学生，表示为 Tom : Student 或者 Student(Tom) John : Man has-child.Female
◆ 关系断言 ——表示两个对象是否满足一定的关系
4）语法和语义
构造算子 原子概念 原子关系 语法 A R 语义 A I △I RI △I × △I
怎么合理描述产品的逻辑
逻辑能力的提升方法本文由PMCaff志愿者编辑完成，欢迎斧正与优化，有任何建议请直接与“PMCaff小助理”联系主讲人：陆蔚青职业：宜信高级PM1.逻辑的定义大众所认知的逻辑是规律或者说是方法什么情况下会谈到逻辑？✓产品逻辑混乱✓产品逻辑错误✓产品逻辑中缺失？PM自主定义：逻辑是业务流对逻辑的期待简洁的正确的完整的清晰的维基百科定义：逻辑是有效推论的哲学研究,本身是指推论和证明的思想过程陆老师曰：产品逻辑是认识产品世界的思想过程，是工具、过程，也是结果2.认识个体·产品定位（逻辑学上的四因论·方法）示例：PMcaff的四因论表述作业：用四因论的逻辑方式分析“足记”这款APP总结：在四因论中，我们描述的内容均是针对最终用户的，也就是To C的内容；对于中间环节（如产品提供商获利、获取用户资料等均不再此序列之中）3.认识整体·产品间的关系（宜信产品）用什么描述产品间的关系呢？✓业务流程-以完成产品目标为终点的过程（用正确的逻辑关系描述产品见的关系或者功能之间的关系）✓业务策略-流程节点（模块）的细节处理认识P2P金融a)钱进利出：理财业务-指旺APP（这个阶段是因为用户在投入其资本之后，最终返还的为本息结合的资金）、b)黑盒：在整个P2P行业中，风控、财务担保、逾期催收等均为理财服务商提供；在整个产业链条中不需要用户参与，所以这部分内容被称为黑盒）c)钱出利进：贷款业务-商贷通（贷款业务的最终还款为本息全还，而在这个过程中P2P提供商则会抽取部分利息做为资本或者说最终获利，而再将其余本息部分返还为投资理财人），所以在P2P提供商赚取的利润仅为中间层次的抽成部分细节分解：∙S代表具体(Specific)，指绩效考核要切中特定的工作指标，不能笼统；（具体的内容）∙M代表可度量(Measurable)，指绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的；∙A代表可实现(Attainable)，指绩效指标在付出努力的情况下可以实现，避免设立过高或过低的目标；∙R代表相关性(Relevant），指绩效指标是与工作的其它目标是相关联的；绩效指标是与本职工作相关联的；∙T代表有时限(Time-bound)，绩效指标必须具有明确的截止期限（Time-bound）而整个SMART法则的应用大家可以自行在搜索引擎搜索，要善于去运用其方法并且用于你的工作或者生活中；SMART法则同时可应用于个人书写简历；不过我自己更倾向于用STAR法则写简历，给大家借鉴一下，希望大家有所收获STAR法则是情境(situation)、任务(task)、行动(action)、结果(result)四项的缩写，具体含义是:∙Situation: 事情是在什么情况下发生∙Task: 你的任务是什么∙Action: 针对这样的情况分析，你采用了什么行动方式∙Result: 结果怎样，取得了什么成就4.产品经理基本功·竞品分析✓如何选择竞品？通过产品基本属性确定产品分类（选择竞品时不需要考虑对方企业的发展状况，因竞品只是对于产品的分析，对于产品的市场占有率以及市场反响均为运营或者商业模式上的事情；所以在竞品分析的时候一定要把握好分析的是什么）✓如何确定边界？通过目标约束研究范围（在确定边界时，切记虚、夸、大）✓如何确定亮点？是此非彼的唯一属性（你和其他产品的不同点，并且可以给解决用户主要问题目标的点）如何研究业务流？关注接口和规则5.用户体验的量化>什么是体验？用户通过一组交互达成目标的过程及其结果称之为体验>确定属性用户、交互、目标、流程我的个人理解：体验其实是用户在完成某个目标时整个过程中的感觉以及最终得到的结果1)基于任务的用户体验量化方式场景是否常见用户群大小子任务个数子任务交互步骤交互反馈效率信息准确性信息完整性2)基于交互流的用户体验量化方式步骤1步骤26.产品的改进方法◆减法: 通过缩短流程（组合成解决方案）和优化节点规则（创新形式、新硬件等）来节省用户时间（缩短流程指的是缩短用户达到最终目标所需要操作的步骤以及所要面临的多步操作；优化节点规则可以让用户减少需要思考的时间从而节省用户的时间成本而增强其体验）◆加法:确定满足用户需求即目标(满足的标准)的最小个体,通过丰富最小个体的周边来增加其用户价值，注意所有要增加的东西一定都要辅助于用户的目标7.到底怎么提高逻辑能力？心法：面向对象思想✓产品为目标而生✓产品及其构成模块都是对象✓对象由属性及改变属性的行为工程✓业务载体传递构成对象间的动态关系✓规则是载体传递的顺序招式：模型-视图-控制器MVC是一种将应用程序的逻辑层和表现层进行分离的方法最终招式：◆归纳推理,求规则(如果天下雨,那么草地湿)◆溯因推理,求前提◆演绎推理,求结论(三段式推理等,可以去找相关资料)逻辑能力会使你的语言表述更清晰，更容易将事物说透，也更容易理解一些事物之间的关系。
描述一件事的逻辑
描述一件事的逻辑一、事件背景事件背景是指在特定情况下发生的事件的相关背景信息。
这些背景信息可能包括行业背景、事件主体介绍以及事件发生的时代背景等。
1.1 行业背景行业背景是了解事件发生的环境和前提条件。
在了解行业背景时，需要了解该行业的现状、发展状况、竞争情况以及重要的参与者等信息。
这些信息有助于了解事件发生的动机和可能的影响。
1.2 事件主体介绍事件主体是指与事件直接相关的个人或组织。
在描述事件时，需要对相关主体进行介绍，包括其背景、职责、利益关系等。
这些信息有助于了解各方的态度和行为。
1.3 事件发生的时代背景时代背景是指事件发生时的社会和政治环境。
了解时代背景可以帮助我们了解事件发生的时代特点和当时的社会氛围，有助于更好地理解事件的性质和影响。
二、事件起因事件起因是指激发事件发生的原因。
这些原因可能包括直接起因、根本起因和催化剂等。
2.1 直接起因直接起因是指直接触发事件的因素。
这些因素可能是某个具体的事件或行为，例如某个政策出台、某个企业的突发事件等。
了解直接起因有助于了解事件的初始触发点。
2.2 根本起因根本起因是指深层次的原因，即激发事件发生的根本问题或矛盾。
这些原因可能涉及到政治、经济、文化等多个方面，例如经济发展不平衡、政治体制不健全等。
了解根本起因有助于了解事件的根源和本质。
2.3 催化剂催化剂是指促进事件发生的关键因素。
这些因素可能是某个特定的事件或行为，例如某个领导人的讲话、某个社会事件等。
了解催化剂有助于了解事件发生的促进因素。
三、事件过程事件过程是指事件的发展经过，包括事件的发酵过程、各方反应以及事件升级过程等。
3.1 事件发酵过程事件发酵过程是指事件从发生到发展的过程。
这个过程中，事件的性质、影响范围和程度等都会发生变化。
了解事件的发酵过程有助于了解事件的演变和扩散情况。
3.2 各方反应各方反应是指事件发生后各方的反应和态度。
这些反应可能包括当事方的回应、媒体的报道、公众的关注和政府的应对等。
描述逻辑的非标准推理及其应用
第４ ５卷
第 ５期
吉 林 大 学 学 报 （理 学 版 ）
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ ＩＩ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ （ ＣＥ Ｃ Ｄ ＴＯ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＪＬＮ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ Ｓ ＩＮ Ｅ Ｅ ＩＩ Ｎ
Ｖｏ． Ｎｏ ５ １ ４５ ．
识 表示 形式 化 ， 也称 为概 念表 示语 言或 术语逻 辑 ，它 建立 在 概 念 （ ｏ ｃｐ ） 关 系 （ｏｅ 上 ， 中概念 ｃｎｅ ｔ 和 ｒｌ） 其 即为对 象 的集合 ， 系 即为对 象之 间 的二元关 系 ．描 述 逻辑 是 一 阶逻辑 的一 个 可判 定 子 集 ， 有 合适 关 具
ｒ ｑ ｒ ｍｅ ｔｄ ｓ ｒｐ ｉｎ ｆ ｓ ｐ ｌｅｓ ａ ｄ ｄ ｍａ ｄ ｒ ｒ ｒ ｐ ｓ ｄ．Ｔｈ ｍｐｒｖ ｄ ｒ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｏ ｓ ｔ ｅ ｅ ｕｉｅ ｎ ｅ ｃ ｔｏ ｓ ｏ ｕ ｐ ｉｒ ｎ ｅ ｎ ｅ ｓ ｗｅ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｉ ｅｉ ｏ ｅ ａ ｋ ａ ｇ ｒ ｈ ｆｖ ｒ ｈ ｉ
ＺＨＡＮＧ ｎ ｐ ｎ Ｙｉ — ｉ ｇ，ＬＩ Ｌ ｉ Ｕ ｅ
（ ｏｅｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎ ｌ ｙ Ｊ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ， ｈ ｎ ｃｕ ３０ ２ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ ， ｉｎ ｎｖ ｓｙ Ｃ ａｇｈ ｎ１０ １ ， ｈｎ ｌ ｆ ｒ ｅ ｇ ｌ ｅｉ ａ
ｓ ｐ ｌ ｓａ ｄ ｄ ｍａ ｄ ．Ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｒ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ｈ ｌｏ ｔｍ ｉｈ ｈ ｌ ｓｔ ｅ ｆ ｃ ｅ ｒ ｓ ｕ ｃ ｎ ｕ ｐ ｉ ｎ ｅ ｎ ｓ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｋ ａ ｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｗｈｃ ｅｐ ｐ ｒ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｅ ａ ｄ ｅ ｉＳｐ ２ ０ ｅ ０ ７
关于 逻辑 的写作素材
关于逻辑的写作素材
逻辑是一门研究思维规律、推理和论证的学科，它在写作中扮
演着重要的角色。
逻辑在写作中的应用可以从多个角度来探讨。
首先，逻辑在写作中有助于构建清晰的论证结构。
一个好的文
章需要有始有终的逻辑结构，包括引言、论点、论据和结论。
逻辑
可以帮助作者合理地组织这些部分，使得读者能够理解作者的观点
和论证过程。
其次，逻辑有助于写作中的推理和论证。
在论证过程中，作者
需要运用逻辑推理来支持自己的观点。
这包括使用概括、因果关系、比较对照等逻辑手段来使得论点更加有说服力。
此外，逻辑还有助于写作中的反驳和辩证。
在写作过程中，作
者可能会遇到不同的观点和反对意见，逻辑可以帮助作者分析和反
驳这些意见，从而加强自己的论证。
最后，逻辑还有助于写作中的修辞和表达。
运用逻辑思维可以
使得文章的表达更加精准、清晰，避免语义歧义，从而使得读者更
容易理解作者的意图。
总的来说，逻辑在写作中扮演着至关重要的角色，它有助于构建清晰的论证结构，推理和论证，反驳和辩证，以及修辞和表达。
因此，在写作中充分运用逻辑思维是非常重要的。
描述逻辑研究进展
２１ ０ ０年 ２月
江 南 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｉｎ ｎ ｎ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒ ａ ａ ｇ ａ ｎｖ ｒｉ （ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅＥ ｉ ｏ ） ｏＪ ｔ Ｓ ｉ
Ｖｏ ． Ｎｏ １９ ．１
Ｆｂ ｅ ． ２ １ ００
描 述 逻辑 研 究 进展
张 燕
（ 江苏省 邮 电技 工学校 ， 江苏 苏州 ２ ５ ０ ） １０ ９
摘 要 ： 绍 了描 述逻 辑 系统 的结构 ， 介 对基本 的描述 逻辑语 言 以及推 理机 制进行 了描述 。 重点概述
了描述 逻辑 的动 态扩展 、 糊 以及 概 率扩展 的研 究状 况 ， 模 并根据 其应 用领 域 对描 述 逻 辑 的研 究趋
Ａｂｔａ ｔＤ ｓｒ ｔ ｎ ｌｇｃ Ｄ ） ｉ ａ ｆ ｍａ ｌｎ ｕ ｇ ｏ ｅ ｒｓｎｉｇ ｋ ｏ ｌｄ ｅ ａ ｄ ｉ ｉ ｓｒ ｃ ： ｅｃｉ ｉ ｏ ｉ（ Ｌ ｓ ｏ ｌ ａ ｇ ａ ｅ ｆｒ ｒｐｅｅ ｔ ｎ ｗ ｅ ｇ ｎ ｔ ｓ ｐｏ ｒ ｎ ａ
ｄ ｃ ｄ ｂ ｅ ｓ ｂ ｅ ｏ ｆｒ ｔｏ ｄｅ ｌ ｇ ｃ Ａｓ ｎ ｆｅ ｔｖ ｍ ｅ ｈａ ｉｍ ｏ ｋ ｏ ｅ ｇ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｅ ｉ ａ ｌ ｕ ｓ ｔ ｆ ｉｓ－ ｒ ｒ ｏ ｉ ． ａ ｅ ｆ ｃ ｉｅ ｃ ｎｓ ｆ ｎ ｗｌ ｄ ｅ ｅ ｒ ｓ ｎ ａ ｉ ｎ，
ＺＨ ＡＮＧ ｎ Ｙａ
（ ｉｎ ｓ ｏ ｔ ａ ｄ Ｔ ｌ ｏ ｕ ｉａ ｏ ｓＴ ｃ ｎｃ ｌ ｃ ｏ ｌ， ｕ ｈ ｕ２ ５ ０ ， ｈｎ ） Ｊ ｇ ｕＰ ｓ ｎ ｅ ｃ ｍｍ ｎｃ ｔ ｎ ｅ ｈ ｉａ Ｓ ｈ ｏ Ｓ ｚ ｏ １ ０ ９ Ｃ ｉａ ａ ｓ ｅ ｉ
表达逻辑模型
表达逻辑模型逻辑模型是一种用来描述事物之间关系和推理过程的模型。
它通过建立一套符号系统和规则来描述事物之间的逻辑关系，从而揭示事物之间的内在联系和运行规律。
本文将介绍逻辑模型的定义、构建方法和应用领域，并探讨其在解决问题和推理过程中的作用。
一、逻辑模型的定义逻辑模型是一种用来描述事物之间关系和推理过程的模型。
它是基于逻辑学和数学的理论基础，通过建立一套符号系统和规则来描述事物之间的逻辑关系。
逻辑模型可分为形式逻辑模型和实证逻辑模型两种。
形式逻辑模型是基于逻辑推理规则和符号系统的模型，用来描述事物之间的逻辑关系；而实证逻辑模型是基于实证数据和统计分析的模型，用来描述事物之间的实际关系和现象。
二、逻辑模型的构建方法逻辑模型的构建方法主要包括概念定义、关系建立和规则制定三个步骤。
首先，需要对相关概念进行定义，明确事物之间的含义和关系。
然后，通过分析事物之间的关系，建立相应的关系模型，揭示事物之间的内在联系和作用机制。
最后，根据逻辑规则和推理原理，制定相应的规则，用来推导和验证逻辑模型。
三、逻辑模型的应用领域逻辑模型在各个学科领域都有广泛的应用。
在计算机科学中，逻辑模型被用来描述程序设计和推理过程，从而实现人工智能和机器学习等领域的研究。
在经济学中，逻辑模型被用来描述经济关系和市场行为，从而预测和分析经济发展趋势。
在社会科学中，逻辑模型被用来描述社会关系和行为规律，从而研究社会问题和社会变迁。
在自然科学中，逻辑模型被用来描述自然界的物理规律和生物进化过程，从而揭示自然现象和探索科学问题。
四、逻辑模型在问题解决和推理过程中的作用逻辑模型在问题解决和推理过程中起着重要的作用。
首先，逻辑模型可以帮助我们分析和理解问题，揭示问题的本质和内在联系。
其次，逻辑模型可以帮助我们建立问题的解决方案，通过推理和演绎的过程，得出合理的结论和策略。
最后，逻辑模型可以帮助我们验证和评估解决方案的有效性和可行性，从而提高问题解决和决策的准确性和效率。
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3 描述逻辑的研究进展
◆ 描述逻辑的基础研究
研究描述逻辑的构造算子、表示和推理的基本问题， 如可满足性、包含检测、一致性、可判定性等。 一般都在最基本的ALC的基础上在扩展一些构造算子， 如数量约束、逆关系、特征函数、关系的复合等。 TBox和Abox上的推理问题、包含检测算法等。 Schmidt-Schaub 和 Smolka首先建立了基于描述逻辑 ALC的Tableau算法，该算法能在多项式时间内判断描述 逻辑ALC概念的可满足性问题。
computer equipment
包含与可满足性的关系
C D iff C D是不可满足的。 C T D iff C D关于T是不可满足的。 C 关于T是一致的 iff C T A A D
高级人工智能
第二章 人工智能逻辑
第二部分
史忠植
中国科学院计算技术研究所
描述逻辑
Description Logics
主要内容
什么是描述逻辑？ 什么是描述逻辑？ ◆ 为什么用描述逻辑？ 为什么用描述逻辑？ ◆ 描述逻辑的研究进展 ◆ 描述逻辑的体系结构 ◆ 描述逻辑的构造算子 ◆ 描述逻辑的推理问题 ◆ 我们的工作
◆ C关于 关于Tbox T是协调的吗？ 是协调的吗？ 关于 是协调的吗
即检测是否有T的模型 I 使得 C ≠ ？
◆知识库 知识库<T, A>是协调的吗？ 是协调的吗？ 是协调的吗
即检测是否有<T, A>的模型 (解释) I ？
概念可满足性( 2) 概念可满足性(Satisfiablity) )
另外，有两个类似于FOL中的全集(true)和空集(false)的算子
top Bottom T ⊥ △I Male Male Man Man
在DL中添加算子 DL中添加算子
一般地，在描述逻辑中添加不同的算子，则得到不同 表达能力的描述逻辑，其复杂性问题也不尽相同。 例如，在ALC的基础上添加逆( - )算子，则构成ALCI 若再加上数量约束算子(≥n , ≤ n )，则构成ALCIQ。 若在描述逻辑中添加时序算子，则构成为时序描述 逻辑(Temporal Description Logic)，例如，可以添加： Until算子 U： C U D Since算子 S： C S D 还可以加入其它算子，如模态算子□ ，◇ ，○ 等。
3）ABox语言（断言部分） ABox语言（断言部分） 语言
是描述具体情形的公理的集合
◆ 概念断言 ——表示一个对象是否属于某个概念
a:C 例如：Tom是个学生，表示为 Tom : Student 或者 Student(Tom) John : Man has-child.Female
◆ 关系断言 ——表示两个对象是否满足一定的关系
DL中的其它算子 DL中的其它算子
构造算子 语法 ≥n R . C 数量约束 ≤nR.C 逆 传递闭包 RR* {x| | {y|<x,y>∈ RI ,y ∈ CI} | ≤ n} {<y,x>|<x,y>∈ RI } (RI )* ≤ 3 has-child .Male has-childhas-child* 语义 {x| | {y|<x,y>∈ RI ,y ∈ CI} | ≥n} 例子 ≥3 has-child .Male
对一个概念C，如果存在一个解释I使得CI是非空 的，则称概念C是可满足的，否则是不可满足的。 检验一个概念的可满足性，实际上就是看是否有 解释使得这个概念成立。例如：概念Male Female， 即需要检测是否有性别既是男的又是女的这样的人。 若确实是没有这种两性人，则我们断言，这个概念 是不可满足的。 又如概念： student worker，它是可满足的。即 代表那些在职学生的集合。 定理： 定理：概念C是可满足的，当且仅当C不包含于⊥。
Human Male Doctor Lawyer Male has-child.Male has-child.Doctor
5 DL中的构造算子 DL中的构造算子
一般地，描述逻辑依据提供的构造算子，在简单的 概念和关系上构造出复杂的概念和关系。 通常DL至少包含以下算子： ◆ 合取( )，吸取( )，非( ) ◆ 量词约束：存在量词( )，全称量词() 最基本的DL称之为ALC 例如，ALC中概念Happy-father定义为： Man has-child.Male has-child.Female has-child.(Doctor Lawyer)
4 描述逻辑的体系结构
一个描述逻辑系统包含四个基本组成部分： 1）表示概念和关系（Role）的构造集 2）Tbox（Terminology box）——描述领域结构的 公理集，包含概念定义及公理； 3）Abox（Assertional box）——具体个体的公理 集，包含概念断言和关系断言。 4）Tbox和Abox上的推理机制。 一个基于DL的知识库就是K=Tbox+Abox，简写为， KB（T,A).
6 描述逻辑中的推理
1) 一致性（协调性consistency） 2) 可满足性(satisfiability) 3) 包含检测（subsumption） 4) 实例检测 (instance checking) 5) Tableaux算法 6）可判定性 7）计算复杂性
1)一致性检测(Consistency) 1)一致性检测(Consistency) 一致性检测
A
记为： I ∑ 记为：
4）语法和语义
构造算子 原子概念 原子关系 语法 A R 语义 AI △I RI △I × △I 例子 Human has-child
对概念C,D和关系 和关系(role)R 对概念 和关系
合取 析取 非 存在量词 全称量词
C D C D C R.C R.C
CI∩ DI CI DI △I \C {x| y.<x,y>∈ RI∧y ∈ CI} {x| y.<x,y>∈ RI y ∈ CI}
◆ 描述逻辑的应用研究
描述逻辑在许多领域中被作为知识表示的工具，如 信息系统（Catarci,1993） 数据库（Borgida,1995; Bergamaschi 1992; Sheth, 1993） 软件工程(Devambu, 1991) 网络智能访问（Levy， 1996； Blanco，1994） 规划（Seida, 1992）等 Horrocks对表达能力较强的描述逻辑进行了研究， 并建立了一些逻辑框架和系统，如FaCT，SHIQ等。他 和Dieter Fensel等人将描述逻辑、语义网和DAML结合 起来，提出了DAML+OIL，其中以描述逻辑作为核心的 表示和推理基础。并在XML及其RDF上面进行了扩展， 用描述逻辑来研究语义网络和本体论。
在众多知识表示的形式化方法中，描述逻辑在十多 年来受到人们的特别关注，主要原因在于以下三点 : ◆ 它们有清晰的模型-理论机制; ◆ 它们很适合于通过概念分类学来表示应用领域； ◆ 它们提供了很用的推理服务。 它们可以被认为是从基于框架的表示形式化向着 精确的语义特征方向发展。此外，描述逻辑将分类 学中表示和推理（专业推理）与在分类学中项的事 实或实例的表示和推理（断言推理）区别开来。
推理系统 接口
2）TBox语言 TBox语言
是描述领域结构的公理的集合 定义: 定义 引入概念的名称 A C, A C Father Man has-child.Human Human Animal Biped 包含：声明包含关系的公理 包含 C D ( C D C D ，D C) has-degree.Masters has-degree.Bachelors 一个解释I满足： C D iff CI = DI C D iff CI DI 一个解释I满足TBox T iff 它满足T中的每个公理(IT)
例子：朋友，爱人， {<x,y> | Friend(x,y) } ，{<x,y> | Loves(x,y) }
知 识 库
TBox(模式)
Man Human Male Happy-father Human Has-child.Female …
Abox(数据)
John: Happy-father <John,Mary> : Has-child
◆
1 什么是描述逻辑(DL)？
一种基于对象的知识表示的形式化， 一种基于对象的知识表示的形式化， 也叫概念表示语言或术语逻辑。 也叫概念表示语言或术语逻辑。 建立在概念和关系(Role)之上 －概念解释为对象的集合 －关系解释为对象之间的二元关系 源于语义网络和KL-ONE 是一阶逻辑FOL的一个可判定的子集 具有合适定义的语义(基于逻辑)
◆ 描述逻辑的扩展研究
A.Artale和E.Franconi (1998)提出了一个知识表示系统， 用时间约束的方法将状态、动作和规划的表示统一起来。 为了能让描述逻辑处理模态词，F.Baader将模态操作 引入描述逻辑，证明了该描述逻辑公式的可满足性问题 是可判定的。 Wolter等对具有模态算子的描述逻辑进行了深入系统 的调查分析，并证明在恒定的领域假设下多种认知和时序 描述逻辑是可判定的。 另外如时序扩展(Artale, Wolter)、模糊扩展(Straccia)等。
<a,b>:R 例如：John有个孩子叫Mary <John, Mary> : has-child
一个解释I满足： a : C iff aI ∈ CI 满足： <a,b>:R iff <aI, bI > ∈ RI 一个解释I满足ABox A iff 它满足A中的每个公理 满足ABox 记为： I A 记为： 一个解释I满足知识库 ∑=< T, A > iff 它满足T和
描述逻辑的应用
◆ 概念建模 ◆ 查询优化和视图维护 ◆ 自然语言语义 ◆ 智能信息集成 ◆ 信息存取和智能接口 ◆ 工程的形式化规范 ◆ 术语学和本体论 ◆ 规划 ◆…