智能体行动推理中的信念改变的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·智能Agent | 第11-12页 |
| ·行动推理 | 第12-16页 |
| ·STRIPS | 第12-13页 |
| ·情景演算 | 第13-14页 |
| ·事件演算 | 第14-15页 |
| ·流演算 | 第15-16页 |
| ·状态演算 | 第16页 |
| ·信念表达和修正概述 | 第16-22页 |
| ·信念逻辑 | 第16-17页 |
| ·非单调逻辑 | 第17-18页 |
| ·动态认知 | 第18-19页 |
| ·主体分类 | 第19页 |
| ·信念修正研究分类 | 第19-22页 |
| ·论文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第二章 信念修正的假设和算法 | 第24-31页 |
| ·信念修正的框架和假设 | 第24-28页 |
| ·AGM框架 | 第24-26页 |
| ·KM假设 | 第26-27页 |
| ·DP框架 | 第27页 |
| ·Ind假设 | 第27-28页 |
| ·信念修正相关算法 | 第28-29页 |
| ·顺序条件函数修正算法 | 第28页 |
| ·自然修正算法 | 第28页 |
| ·基于认知牢固度的迭代修正算法 | 第28-29页 |
| ·动态信念修正算法 | 第29页 |
| ·加强修正算法 | 第29页 |
| ·信念修正与行动推理的结合 | 第29-30页 |
| ·情景演算中的信念修正 | 第29-30页 |
| ·流演算中的信念修正 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 依赖信念改变 | 第31-48页 |
| ·符号介绍 | 第31页 |
| ·依赖信念修正相关定义 | 第31-33页 |
| ·依赖信念更新算法 | 第33-34页 |
| ·依赖信念修正算法 | 第34-35页 |
| ·定理与性质 | 第35-37页 |
| ·依赖信念修正和更新算法的实现 | 第37-43页 |
| ·命题证明的实现 | 第37-39页 |
| ·修正和更新算法的实现 | 第39-43页 |
| ·实例分析 | 第43-46页 |
| ·相关工作比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于依赖信念改变的行动推理模型 | 第48-63页 |
| ·ARBC基本概念 | 第48-51页 |
| ·信念、信念集 | 第48-49页 |
| ·动作、情景 | 第49-50页 |
| ·层次结构和推理流程 | 第50-51页 |
| ·ARBC公理系统 | 第51-55页 |
| ·初始信念公理 | 第51-52页 |
| ·前提条件公理 | 第52页 |
| ·行动更新公理 | 第52-54页 |
| ·信念修正公理 | 第54-55页 |
| ·推理机制 | 第55-57页 |
| ·ARBC模型的实现 | 第57-58页 |
| ·应用实例分析 | 第58-61页 |
| ·相关工作比较 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文工作总结 | 第63-64页 |
| ·进一步工作 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 在读期间所发表的论文 | 第70页 |
