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第一章绪论
1.1智能Agent
1.2行动推理
1.2.1 STRIPS
1.2.2情景演算
1.2.3事件演算
1.2.4流演算
1.2.5状态演算
1.3信念表达和修正概述
1.3.1信念逻辑
1.3.2非单调逻辑
1.3.3动态认知
1.3.4主体分类
1.3.5信念修正研究分类
1.4论文主要研究内容
第二章信念修正的假设和算法
2.1信念修正的框架和假设
2.1.1 AGM框架
2.1.2 KM假设
2.1.3 DP框架
2.1.4 Ind假没
2.2信念修正相关算法
2.2.1顺序条件函数修正算法
2.2.2自然修正算法
2.2.3基于认知牢固度的迭代修正算法
2.2.4动态信念修正算法
2.2.5加强修正算法
2.3信念修正与行动推理的结合
2.3.1情景演算中的信念修正
2.3.2流演算中的信念修正
2.4本章小结
第三章依赖信念改变
3.1符号介绍
3.2依赖信念改变相关定义
3.3依赖信念更新算法
3.4依赖信念修正算法
3.5定理与性质
3.6依赖信念修正和更新算法的实现
3.6.1命题证明的实现
3.6.2修正和更新算法的实现
3.7实例分析
3.8相关工作比较
3.9本章小结
第四章基于依赖信念改变的行动推理模型
4.1 ARBC基本概念
4.1.1信念、信念集
4.1.2动作、情景
4.1.3层次结构和推理流程
4.2 ARBC公理系统
4.2.1初始信念公理
4.2.2前提条件公理
4.2.3行动更新公理
4.2.4信念修正公理
4.3推理机制
4.4 ARBC模型的实现
4.5应用实例分析
4.6相关工作比较
4.7本章小结
第五章总结与展望
5.1本文工作总结
5.2进一步工作
致 谢
参考文献
在读期间所发表的论文
江苏大学;