人工智能谓词逻辑归结问题的推理系统是很好的学习资料 ，可以帮助广大学子进一步学习人工智能的相关知识。

人工智能的实验题目。输入一组合适公式，以及一个目标子句，输出归结树。 我奋斗了几乎5天总算弄出来了，放过bin出来show一下^_^。 至于代码，想要的可以联系我。 这里给出一个测试用例吧： ;假设：所有不贫穷且聪明的人都快乐。那些看书的人都是聪明的。李明能看书且不贫穷。快乐的人过着激动人心的生活。 ;求证：李明过着激动人心的生活。 (\x)(~Poor(x)∧Smart(x)→happy(x)) (\x)(Read(x)→Smart(x)) Read(Li)∧~Poor(Li) (\x)(happy(x)→Exciting(x)) Exciting(Li) ;目标公式直接放最后一行即可，无需加~

集美大学离散数学期末复习

人工智能三份考卷PDF，考前复习参考

5.3应用归结原理求取问题答案(10) 练习2：设A、B、C中有人从来不说真话，也有人从来不说谎话，某人向这三人分别同时提出一个问题：谁是说谎者？A答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个人说谎”。用归结原理求谁是老实人，谁是说谎者？

命题逻辑的永真公式的代换实例是谓词逻辑的永真公式 命题逻辑的永假公式的代换实例是谓词逻辑的永假式 （需要PPT私信加关注）

概要 :- use_module (library( dcg_util )) . ho ( ho ) --> "ho" . comma --> ", " . ?- phrase(exactly(3,ho,Matches),`hohoho`). Matches = [ ho , ho , ho ] . ?- phrase(list(ho,comma,Santa),`ho, ho, ho`). Santa = [ ho , ho , ho ] . ?- phrase(list(ho,comma,[ho,ho,ho]),Text). Text = ` ho , ho , ho ` . 描述 该模块是用于处理 Prolog 的定语从句文法 (DCG) 的谓词和组合器的集合。 我尽量使这些规则对称，以便您可以将它们用于解析和生成。 这些谓词中的大多数都会分解出我在 DCG 中注意到的模式。 其中一

谓词演算及应用

人工智能原理及应用 研究生课程PPT 第三章逻辑系统 和 逻辑推理 上课用： 3.1 推理的基本概念 3.2 命题逻辑和一阶谓词逻辑 3.3 逻辑推理举例和推理策略 3.4 基于知识图谱的推理 3.5 消解法

谓词逻辑中没有冗余的非修订推理