Maximal common predicate sub-formula extraction with the use of Maslov's inverse method
Abstract
The article is devoted to the describing of an algorithm which extract a maximal common up to the names of variables sub-formula of two elementary conjunctions of atomic predicate formulas. The offered algorithm uses the proposed earlier by the author modification of inverse method of S. Yu. Maslov as well as Ant tactics and concurrent processing. The problem of the extraction of a maximal common up to the names of variables sub-formula of predicate formulas has wide enough application while development of an effective algorithm solving an Artificial Intelligence problem permitting its description in the frameworks of predicate calculus language. Asymptotic estimates of the number of run steps for the described algorithm are formulated.
References
2. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.
3. Косовская Т.М. Некоторые задачи искусственного интеллекта, допускающие формализацию на языке исчисления предикатов, и оценки числа шагов их решения // Труды СПИИРАН, 2010. Вып. 14. С. 58–75.
4. Петухова Н.Д., Косовская Т.М. Решение задач логико-предметного распознавания образов с использованием тактик обратного метода Маслова // Компьютерные инструменты в образовании, 2014 № 3. С. 9–20.
5. Петухова Н.Д., Косовская Т.М. Применение тактик муравьиных алгоритмов для решения некоторых задач искусственного интеллекта // Вестник СПбГУ. Сер. 10. 2015. Вып. 3. С. 67–82.
6. Kosovskaya T. Self-modificated predicate networks // International Journal on Information Theory and Applications. Vol. 22, No 3. 2015. P. 245–257.
7. Косовская Т.М. Подход к решению задачи построения многоуровневого описания классов на языке исчисления предикатов // Труды СПИИРАН, 2014. №3 (34). С. 204–217.
8. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. M.: Техносфера, 2005.
9. Яне Б. Цифровая обработка изображений, M.: Техносфера, 2007.
10. Косовская Т.М. Частичная выводимость предикатных формул как средство распознавания объектов с неполной информацией // Вестник СПбГУ. Сер. 10. 2009. Вып. 1. С. 74–84.
11. Kosovskaya T. Distance between objects described by predicate formulas // International Book Series. Information Science and Computing. Book 25. Mathematics of Distances and Applications (Michel Deza, Michel Petitjean, Krasimir Markov (eds)), ITHEA – Publisher, Sofia, Bulgaria, 2012. P. 153–159.
12. Косовская Т.М. Многоуровневые описания классов для уменьшения числа шагов решения задач распознавания образов, описываемых формулами исчисления предикатов // Вестн. С.-Петербург.ун-та. Сер. 10. 2008. Вып.1. С. 64–72.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
