【摘 要】
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逻辑程序设计作为一种描述性的程序设计范例，目前已经成为人工智能领域中进行知识表达和推理的一个有力工具。回答集语义在非单调的逻辑程序语言中占有重要地位。作为一种处理
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逻辑程序设计作为一种描述性的程序设计范例，目前已经成为人工智能领域中进行知识表达和推理的一个有力工具。回答集语义在非单调的逻辑程序语言中占有重要地位。作为一种处理问题的描述性框架，回答集程序设计对于涉及常识推理的问题具有很强的表达能力，并能够实现自动求解。 在实际应用中，知识库中的信息可能发生动态改变，因此需要及时对知识库进行更新。通过回答集程序的更新可以实现知识库的更新，并确保更新结果的一致性。J.P.Delgrande所提出的程序级别修正方法可以实现回答集程序的更新，然而该方法中存在对原程序过度修正的问题，因此为了解决该问题，本文提出一种改进的方法来更新回答集程序，该方法通过引入优先级和惯性规则的机制，消除了过度修正问题，实现了回答集程序的更新。 进一步地，现实世界中常常涉及不确定性信息的表示问题，而现有的逻辑程序更新方法大多基于确定的信息，无法解决不确定性信息的更新问题。概率是对不确定性信息进行量化表示的一种较合适的方式，概率逻辑程序能够很好地处理不确定性信息的表达和推理问题。为了实现不确定性信息的更新，本文进一步研究概率逻辑程序的更新问题，利用前面所提出的优先级和惯性规则的机制，并结合带有遗传的概率逻辑程序设计的思想，提出了一种具有优先级的概率逻辑程序，并给出了其回答集语义，该方法能够实现概率逻辑程序的更新，以解决不确定信息的更新问题，适用于处理与动态领域相关的不确定信息的表达和推理问题。最后，给出了具有优先级的概率逻辑程序在医疗诊断中的应用。
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