探索子句型信念集静态非修正处理方法的优化路径与创新应用

一、引言

1.1研究背景

在常识推理领域，确保信念集的协调性是实现有效推理的基础与关键。人类在基于知识进行推理时，由于知识的不完全性、不确定性、不精确性，以及不同知识源的知识可能相互抵触等原因，推理所用的知识未必总是一致的，这些知识只能作为信念。随着认识的深入，新获取的信念往往会与原有的信念发生冲突，这就需要对信念集进行协调性维护。例如，在智能医疗诊断系统中，医生录入患者的症状、病史等信息作为初始信念，随着检查结果的不断出现，新的信念可能与原有的信念产生矛盾，如何处理这些不一致信念，以做出准确的诊断，是常识推理面临的重要挑战。

当前，