| 中文摘要 | 第1-8页 |
| 英文摘要 | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| §1.1 形成本文的学术背景 | 第12-13页 |
| §1.2 国内外研究现状分析 | 第13-19页 |
| §1.2.1 人工智能的发展概况 | 第13-15页 |
| §1.2.2 多值逻辑和格值逻辑的研究概况 | 第15-17页 |
| §1.2.3 针对模糊性的不确定性推理研究工作概述 | 第17-19页 |
| §1.3 本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第2章 关于格蕴涵代数的研究 | 第20-50页 |
| §2.1 格蕴涵代数及其有关性质 | 第20-28页 |
| §2.2 乘积格蕴涵代数的子代数 | 第28-31页 |
| §2.3 格蕴涵代数中的正规模糊滤子 | 第31-37页 |
| §2.4 格蕴涵代数中的直觉模糊滤子 | 第37-42页 |
| §2.5 格蕴涵代数的LI-理想空间 | 第42-50页 |
| §2.5.1 基本概念 | 第42-45页 |
| §2.5.2 拓扑性质 | 第45-48页 |
| §2.5.3 乘积拓扑 | 第48-50页 |
| 第3章 格值一阶不确定性推理 | 第50-72页 |
| §3.1 格值一阶逻辑系统L_(ufl)的基本理论 | 第50-56页 |
| §3.2 基于L_(ufl)的不确定性推理 | 第56-66页 |
| §3.2.1 基本思想 | 第56-58页 |
| §3.2.2 基本理论 | 第58-66页 |
| §3.3 基于L_(ufl)的多重多维不确定性推理 | 第66-72页 |
| §3.3.1 模型与方法 | 第67-68页 |
| §3.3.2 语义解释与语法证明 | 第68-72页 |
| 第4章 推理参量的选取 | 第72-107页 |
| §4.1 参量选取的一般原则 | 第72-76页 |
| §4.2 基于Lukasiewicz一阶逻辑系统L_(uf)的不确定性推理方法 | 第76-86页 |
| §4.3 基于格值一阶逻辑系统L_(5f)的不确定性推理方法 | 第86-93页 |
| §4.4 基于格值一阶逻辑系统L_(6f)的不确定性推理方法 | 第93-100页 |
| §4.5 基于格值一阶逻辑系统L_(2nf)的不确定性推理方法 | 第100-107页 |
| 结论与展望 | 第107-110页 |
| 致谢 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-124页 |
| 附录 攻读博士学位期间的论文发表情况与科研情况 | 第124-126页 |
