Optimisation d'algorithmes d'inference monotone en logique des propositions et du premier ordre
par GONZALO ESCALADA-IMAZ
Thèse de doctorat en Sciences appliquées
Sous la direction de Malik Ghallab.
Soutenue en 1989
à Toulouse 3 .
- Sciences appliquees
- Informatique, automatique theorique, systemes
- These
- Intelligence artificielle
- Representation connaissances
- Logique propositionnelle
- Logique ordre 1
- Unification
- Moteur inference
- Algorithme
- Complexite algorithme
- Thesis
- Artificial intelligence
- Knowledge representation
- Propositional logic
- One order logic
- Unification
- Inference motor
- Algorithm
- Algorithm complexity
mots clés
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Résumé
Le formalisme de representation de la connaissance considere est decompose en plusieurs sous-formalismes allant du cas horn propositionnel au cas plus general de la forme clausale du premier ordre. Sont presentes: 1) des moteurs d'inference pour une classe des systemes de regles exprimes en logique propositionnelle; 2) une methode de demonstration de theoremes en logique propositionnelle; 3) un algorithme d'unification des termes de premier ordre; 4) un schema de controle de l'inference en logique des predicats du premier ordre
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Titre traduit
Optimisation of monotone inference algorithms in propositional and first order logic
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