Hyperresolution for Multi-step Fuzzy Inference in Goedel Logic
该研究延续多步模糊推理的逻辑基础工作，将Mamdani-Assilian规则转化为Goedel逻辑子句，并把模糊推理性质问题归约为演绎/不可满足性问题，进而采用改进的超归结演算求解。
2023-12-10 cs.LO
Approximation Fixpoint Theory as a Unifying Framework for Fuzzy Logic Programming Semantics (Extended Version)
本文将经典稳定模型和良基语义重构于近似不动点理论框架内，扩展其至多值逻辑，并应用于模糊逻辑程序设计，澄清语义关系、推广分层概念并设计更精确变体。
2025-07-16 cs.LO
Solving Fuzzy Satisfiability via Mixed-Integer Non-Linear Programming
Universidad Nacional de Río Cuarto（里奥夸尔托国立大学）；CONICET（阿根廷国家科学研究委员会）
本文提出SATFuL，一种用于模糊逻辑的可满足性求解器，利用MINLP求解器处理模糊公式，支持多种模糊逻辑变体，性能优于现有产品逻辑求解器。
2026-08-31 cs.LO
Fuzzy Linguistic Logic Programming and its Applications
本文介绍了模糊语言逻辑规划，它是由P. Vojtas提出的模糊逻辑规划与模糊对冲代数的结合，以便于对人类知识用自然语言表示和推理。在模糊语言逻辑编程中，真值是语言值，例如，VeryTrue、VeryProbablyTrue和LittleFalse，取自语言真值变量的模糊限制语代数，语言模糊限制语（修饰语）可以用作公式中的一元连接词。这是因为人类的推理主要是根据语言术语而不是数字进行的，而语言模糊限制语通常用于自然语言中以表达不同程度的强调。该文件提出：（1）模糊语言逻辑程序设计语言;（2）根据Herbrand解释和模型的声明语义;（3）直接操纵语言项计算查询真值下界并证明其可靠性的过程语义;（4）逻辑程序的不动点语义，并在此基础上证明过程语义的完备性;（v）模糊语言逻辑程序设计的几种应用;以及（vi）实现一个执行模糊语言逻辑程序的系统的想法。
2009-04-03 cs.LO
Rational fuzzy attribute logic
我们提出了一个逻辑推理的if-then公式，其中涉及常数的合理的真度从单位区间。我们引入了公式的分级语义和句法蕴涵。我们证明了该逻辑是Pavelka风格的完备逻辑，并且根据真度结构的选择，该逻辑是RationalPavelka逻辑（RPL）或RationalProductLogic（RPL）的可判定片段。我们还提出了一个基于最小模型的蕴涵的特征，并研究了相关的闭包结构。
2015-02-25 cs.LO
Fuzzy propositional configuration logics
在De Morgan代数上引入并研究了一种加权命题配置逻辑。这种逻辑能够用定量特征来描述软件架构，例如架构中发生的交互的不确定性。我们通过证明每一个公式都可以写成一种特定的形式来处理我们逻辑中公式的等价问题。令人惊讶的是，有公式是等价的，只有在特定的德摩根代数。我们提供了我们的逻辑公式的例子，它描述了著名的软件架构配备了定量功能。
2021-11-28 cs.LO
Bisimulation and bisimilarity for fuzzy description logics under the Gödel semantics
描述逻辑（DL）是一个合适的形式主义表示领域的知识，其中对象描述不仅由属性，但也由对象之间的二元关系。模糊扩展的DL可以用于这样的领域时，他们的数据和知识是模糊和不精确的。在这样的领域中指定对象类的可能方法之一是使用模糊DL中的概念。由于DL是模态逻辑的变体，DL中的不相容性的特征在于双相似性。解释的双相似关系是该解释的最大自互模拟。在DL及其模糊扩展中，这种等价关系可以用于概念学习。本文定义并研究了Gödel语义下模糊逻辑的模糊互模拟和双相似性，以及扩展了对合否定的模糊逻辑的清晰互模拟和强双相似性。所考虑的逻辑是模糊扩展的DL $\mathcal{ALC}_{reg}$（PDL的一个变种）与其他功能之间的逆角色，名词，（合格或不合格）的数量限制，普遍的作用，局部自反的作用和对合否定。我们制定和证明结果不变性的概念下模糊（分别）。清晰）互模拟，条件不变性的模糊TBoxex/ABoxes下的双相似性（分别）。强双相似性），和模糊的Hennessy-Milner性质（分别为）。清晰）互模拟的模糊DL没有（分别）。Gödel语义学下的对合否定。除了这些基本的结果，我们还提供了使用模糊互模拟分离模糊DL的表达能力，以及使用强双相似性，以尽量减少模糊解释的结果。
2020-08-06 cs.LO
Possibilistic semantics for a modal KD45 extension of Gödel fuzzy logic
本文给出了逻辑KD45（G）的一个简化语义，即经典模态逻辑KD45的多值哥德尔对应物。更准确地说，我们将KD 45（G）刻画为可能性Gödel Kripke框架类$\langle W,π\rangle$的有效公式集，其中$W$是世界的非空集合，$π: W \longrightarrow [0, 1]$是$W$上的归一化可能性分布。
2016-11-14 cs.LO
Time and Gödel: Fuzzy temporal reasoning in PSPACE
我们研究一个非经典版本的线性时序逻辑的命题片段是哥德尔-达米特逻辑（这是众所周知的超直觉逻辑和t-范数模糊逻辑）。我们定义的逻辑使用两个自然语义，实值语义和双关系语义，并表明，这些确实定义了一个相同的逻辑。虽然这哥德尔时序逻辑没有任何形式的有限模型属性，这两个语义，我们证明了每一个可证伪公式是可证伪的有限拟模型，这产生的逻辑的可判定性。然后，我们加强这一结果表明，哥德尔时间逻辑是PSPACE完全的。
2022-05-01 cs.LO
Two Fuzzy Logic Programming Paradoxes Imply Continuum Hypothesis="False" & Axiom of Choice="False" Imply ZFC is Inconsistent
提出了[29]中模糊逻辑规划系统的两个不同的悖论。第一个悖论是由于两个不同的（矛盾的）真值为每个基础原子的FLP，一个是语法，另一个是语义。第二个悖论涉及的基数的有效FLP公式，发现有矛盾的值：既$\aleph_0$的基数的自然数，和$c$，基数的连续。结果是CH=“False”，选择公理=“False”。因此，ZFC不一致。
2009-03-20 cs.LO
Reducing Student Distraction Through Fuzzy Logic Based Seating Arrangements
本研究提出了基于模糊逻辑的软件包CUB，结合模糊推理系统与模糊c均值聚类等方法，快速生成课堂座位安排，有效减少制定时间并降低学生分心，且生成结果重复率低。
2025-05-01 cs.LO
Coalgebraic Fuzzy geometric logic
Jadavpur University（贾达布尔大学）；Indian Statistical Institute（印度统计研究所）
本文旨在通过在模糊几何逻辑语言中加入模态来建立一个共代数模糊几何逻辑的框架。利用余代数的方法，用模糊几何逻辑的语言引入模态算子。为了定义模态算子，我们引入了模糊开谓词提升的概念。基于模糊拓扑空间和模糊连续映射范畴$\textbf{Fuzzy-Top}$上的闭函子$T$的余代数，建立了模糊几何逻辑的余代数模型。在这项工作中讨论了定义的模型的互模拟。
2022-09-07 cs.AI cs.LO
Reasoning About Probabilities, Actions, and Knowledge in Fuzzy Modal Logic
Aix Marseille Univ, CNRS, LIS（艾克斯-马赛大学，法国国家科学研究中心，信息系统实验室）；Institute of Computer Science, The Czech Academy of Sciences（捷克科学院计算机研究所）
本文研究了能形式化行动和知识概率推理的模糊模态逻辑，分析了在具有概率测度的Kripke框架上逻辑的语义，探讨了有限分支模型下公式可满足性的复杂性，识别出若干可多项式时间内决定的逻辑片段。
2026-04-24 cs.LO
Kripke Semantics for Fuzzy Logics
克里普克框架（和模型）为次经典逻辑提供了合适的语义，例如直觉主义逻辑（布劳威尔和海廷）将自反和传递克里普克框架（具有持久满意关系）公理化，而基本逻辑（维瑟）将传递克里普克框架（具有持久满意关系）公理化。在这里，我们调查Kripke框架/模型是否可以提供一个语义模糊逻辑。对于基本模糊逻辑的每一个公理，寻找满足它们的Kripke框架/模型的充要条件。事实证明，唯一的模糊逻辑（包含基本模糊逻辑的逻辑），这是健全的和完整的关于一类克里普克框架/模型是哥德尔逻辑（或超直觉主义逻辑的达米特）的扩展，事实上，这种逻辑是健全的和强完整的关于自反，传递和连接（线性）克里普克框架（与持久的满意关系）。这为（命题）模糊逻辑中的哥德尔逻辑提供了一个语义特征。
2016-12-10 cs.LO math.LO
The logical content of triangular bases of fuzzy sets in Łukasiewicz infinite-valued logic
继续追求一个研究方向，我们已经探索了与哥德尔-达米特逻辑和Ruspini分区，我们在这里表明，Rukasiewicz逻辑是能够表达的概念，伪三角基的模糊集，一个温和的削弱标准概念的三角基。途中我们的主要结果，我们得到了一个基本的，逻辑独立的特征的三角基地的模糊集。
2012-10-31 cs.LO math.LO
MK-fuzzy Automata and MSO Logics
本文引入了与McCarthy-Kleene逻辑模糊化有关的双整数K上的MK-模糊自动机。我们的自动机的灵感，并打算作出贡献，在一个项目的运行时网络监控谓词逻辑的基础上正在开发的实际应用程序。我们调查的类可识别的MK-模糊语言接受的MK-模糊自动机，以及确定性可识别的MK-模糊语言接受其确定性的同行的封闭性。此外，我们建立了可识别的MK-模糊语言的Nivat样结果。我们引入了一个MK-模糊MSO逻辑，并证明了这个逻辑的一个片段与MK-模糊自动机的表达等价性，即，Büchi型定理
2017-09-07 cs.FL cs.LO
A Canonical Fuzzy Logic
介绍了基本概念和操作a）的命题演算的一个变种的模糊逻辑-规范模糊逻辑，CFL -并在一个更简洁和介绍性的方式，b）理论的模糊集根据相同的逻辑。如果一个参数$w$的数值仅限于0和1这两种可能性，则二价经典逻辑和经典集合论的命题演算可以看作CFL相应理论的特例.
2021-05-25 cs.LO math.LO
A Foundation for Differentiable Logics using Dependent Type Theory
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（产业技术综合研究所）；IT-University of Copenhagen（哥本哈根IT大学）；Southampton University（南安普顿大学）；Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学）
本文基于依赖类型理论，系统比较了模糊逻辑和可微逻辑的分析、代数及证明论性质，并在统一框架中形式化了多种逻辑。
2026-02-27 cs.LO
Neural networks as fuzzy logic formulas
Mathematics Research Centre, Tampere University（坦佩雷大学数学研究中心）
本文通过Rational Pavelka逻辑及其扩展，为有理权重ReLU激活的神经网络提供了模糊逻辑刻画，并推广到允许任意实数值激活的广义多项式环。
2026-06-19 cs.LO
Tuning Fuzzy Logic Programs with Symbolic Execution
模糊逻辑程序设计是一个不断发展的声明性范例，旨在将模糊逻辑集成到逻辑程序设计中。当指定一个模糊逻辑程序时，最困难的任务之一是确定每个规则的正确权重，以及最合适的模糊连接词和运算符。在本文中，我们介绍了一个符号扩展的模糊逻辑程序，其中一些参数可以是未知的，使用户可以很容易地看到他们可能的价值观的影响。此外，给定多个测试用例，可以自动计算这些参数的最合适的值。
2016-08-16 cs.LO cs.PL
A tableau for set-satisfiability for extended fuzzy logic BL
本文给出了一种表演算，用于求扩展的模糊逻辑BL、具有附加Baaz联结子和对合否定的模糊逻辑BL的公式的集合可满足有限集的模型，如果这样的模型存在的话。该演算是BL的Tableau演算的推广，它基于连续t-范数的分解定理。上述BL的表演算用于证明扩展BL的公式A对于所有连续t-范数是有效的，或者用于找到连续t-范数 * 和命题原子到[0，1]的赋值V，使得 *-求值V*（A）<1。本文提出的表演算使得对于扩展BL的有限公式集F和[0，1]的子集K，可以找到一个连续的t-范数 * 和命题原子到[0，1]的赋值V，使得对于所有属于F的公式A，*-求值V*（A）属于K，或者证明这样的模型不存在。
2014-07-11 cs.LO
The Kleene-Rosser Paradox, The Liar's Paradox & A Fuzzy Logic Programming Paradox Imply SAT is (NOT) NP-complete
在针对$λ$ -演算[94]的Kleene-Rosser悖论检查{ \bf P}与{ \bf NP}问题之后，发现它代表NP-完全性的反例。我们证明它与库克定理的证明相矛盾。说谎者悖论的逻辑形式化导致了同样的结果。这种将说谎者悖论形式化为可计算形式的形式是在[90]的系统中发现的模糊逻辑编程悖论的2值实例。给出了证明{ \bf SAT}是（非）NP完全的三个证明. NP完全性的反例类也是Fagin定理[36]和Immermann-Vardi定理[89，110]的反例，它们是描述复杂性的基本结果。所有这些结果表明{ \bf ZF $\not$ C}是不一致的。
2009-07-10 cs.LO
Reducing Fuzzy Answer Set Programming to Model Finding in Fuzzy Logics
近年来，回答集编程已经扩展到处理多值谓词。由此产生的形式主义允许建模的连续问题，优雅的ASP允许离散问题的建模，通过结合ASP与模糊逻辑的稳定模型语义。然而，与经典ASP的情况下，许多有效的求解器已被构造，迄今为止，没有有效的模糊答案集编程求解器。经典ASP的一种公知技术包括将ASP程序$P$转换为命题理论，该命题理论的模型精确地对应于$P$的答案集。在本文中，我们将展示如何将这一想法扩展到模糊ASP，铺平了道路，实现高效的模糊ASP求解器，可以利用现有的模糊逻辑推理。出现在逻辑编程理论与实践（TPLP）中。
2011-04-27 cs.LO cs.PL
Description Logics with Fuzzy Concrete Domains
ISTI - CNR（意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所）
我们提出了一个模糊版本的描述逻辑与具体领域。主要特点是：（i）概念构造器基于t-范数、t-连续、否定和蕴涵;（ii）具体域是模糊集;（iii）允许模糊修饰符;以及（iv）推理算法基于完成规则和有界混合整数规划的混合。
2012-07-04 cs.AI cs.LO
On the Undecidability of Fuzzy Description Logics with GCIs with Lukasiewicz t-norm
IIIA - CSIC（西班牙国家研究委员会人工智能研究所）；ISTI - CNR（意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所）
最近有一些意想不到的结果，模糊描述逻辑（FDLs）与一般概念包含（GCI）。他们表明，与经典的情况下，DL ALC与GCI不具有有限的模型属性下Lukasiewicz逻辑或产品逻辑，具体地说，知识库可满足性是一个不可判定的问题产品逻辑。我们在这里完成的分析表明，知识库可满足性也是一个不可判定的问题Lukasiewicz逻辑。
2011-07-27 cs.AI cs.LO
On Modal Logics for Qualitative Possibility in a Fuzzy Setting
Spanish Council for Scientific Research (CSIC)（西班牙国家研究委员会）
在不确定性建模的可能性方法中，本文提出了一种模态逻辑系统来推理模糊命题的可能性（和必要性）的定性（比较）陈述。我们把这种定性模态逻辑与著名的知识和信念模态逻辑S5和KD 45的多值类似物MVS5和MVKD 45分别联系起来。完整性结果得到这样的逻辑，因此，他们扩展了以前现有的结果定性可能性逻辑在经典的非模糊设置。
2013-02-27 cs.AI cs.LO
A Modal Logic for Possibilistic Reasoning with Fuzzy Formal Contexts
Institute of Information Science, Academia Sinica（学术院信息科学研究所）
本文提出了一种用于模糊形式背景的可能性推理的双类型加权模态逻辑，实现了对模糊概念的扩展，并展示了逻辑的表达能力和扩展可能性。
2025-12-31 cs.AI cs.LO
Syntactic Cut-Elimination for Intuitionistic Fuzzy Logic via Linear Nested Sequents
本文利用线性嵌套框架设计了一种新的直觉模糊逻辑--一阶Gödel逻辑的无割演算LNIF。线性嵌套序列-这是嵌套序列限制线性结构-证明是一个很好的证明理论的形式主义直觉模糊逻辑。我们发现，演算LNIF具有非常理想的证明理论的性质，如可逆的所有规则，结构规则的容许性，和句法切割消除。
2020-10-04 cs.LO math.LO
Fuzzy Logic and Markov Kernels
模糊逻辑是一种与布尔谓词争论的方法，对于布尔谓词，我们只有0和1之间的置信度值，而不是定义良好的真值。人们很容易将这种信心解释为一种可能性。我们使用马尔可夫核，参数化的概率分布，来做到这一点。因此，我们得到一般的模糊逻辑连接从概率计算的产品的布尔，强调联合置信函数的重要性。我们详细讨论了二进制逻辑连接词，并恢复“经典”的模糊连接词作为一般连接词的置信度的界限。我们推动多变量逻辑公式，只要能够定义模糊量词和估计的信心。
2023-03-07 cs.LO math.LO math.PR
Fuzzy Logic in Narrow Sense with Hedges
Hanoi University of Mining and Geology（河内矿业地质大学）
经典逻辑有一个严重的局限性，因为它不能处理人类推理的大多数模式都陷入的不确定性和不确定性问题。为了在模糊、不精确和不确定的情况下为人类的知识表示和推理提供基础，模糊逻辑必须具有处理语言模糊限制语的能力，而语言模糊限制语在模糊谓词的修改中起着非常重要的作用。本文用Novak等人提出的分级语法对狭义模糊逻辑进行了扩展，有很多对冲连接词。在一种情况下，每个对冲没有任何对偶对冲。在另一种情况下，每个对冲都可以有自己的双重对冲。所得到的逻辑也具有Pavelka式的完备性
2016-08-29 cs.AI cs.LO
Logics of formal inconsistency arising from systems of fuzzy logic
Artificial Intelligence Research Institute (IIIA), CSIC（西班牙科学研究理事会人工智能研究所）
本文提出了模糊逻辑与次协调的一种非常精确和基础性的相遇。具体而言，在本文中，我们介绍了扩展的模糊逻辑MTL的原始运营商的一致性和不一致的风格，所谓的逻辑形式不一致（LFIs）。本方法的主要新颖之处在于定义了MTL-代数上这类算子的公设，从而定义和公理化了一族逻辑，扩展了MTL，其度保持对应物是次协调的，而且是LFI。
2014-03-08 cs.AI cs.LO math.LO
A Fuzzy Logic Programming Environment for Managing Similarity and Truth Degrees
FASIL（“Fuzzy Aggregators and Similarity Into a Logic Language”的缩写）是一种模糊逻辑程序设计语言，具有隐式/显式真度注释、大量的连接词和相似性统一。FASIL集成并扩展了MALP（Multi-Adjoint Logic Programming，一种带有显式注释规则的模糊逻辑语言）和Bousi~Prolog（使用弱统一算法，非常适合灵活的查询应答）的功能。因此，它在一个框架中适当地管理相似性和真度，结合了两种语言的表达优势。本文介绍了FASILL的主要功能和实现细节。沿着该文件，我们描述了它的语法和操作语义，我们给出了线索的实施格模块和相似性模块，两个主要的构建块的新的编程环境，丰富了FLOPER系统在我们的研究小组开发。
2015-01-09 cs.LO cs.PL
Defining Homomorphisms and Other Generalized Morphisms of Fuzzy Relations in Monoidal Fuzzy Logics by Means of BK-Products
本文将广义态射关系推广到Monoidal Fuzzy逻辑领域，首先证明并利用Monoidal Fuzzy逻辑中关系的伪结合BK-积（组合）上的关系不等式。1977年，Bandler和Kohout将广义同态、原同态、双态、关系的前向和后向相容性以及关系的非结合和伪结合积（组合）引入到关系的清晰（非模糊布尔）理论中。这一点后来被Kohout推广到基于哈耶克的模糊基本逻辑系统（BL）的关系，以及基于左连续t-范数的关系系统。本文基于么半群逻辑，因此将广义态射理论（等）作为特例纳入其中。基于以下逻辑系统：BL系统（包括众所周知的Goedel、乘积逻辑系统; Lukasiewicz逻辑及其对与量子逻辑相关的MV-代数的扩展）、直觉主义逻辑和线性逻辑。
2003-10-12 cs.LO math-ph math.LO
Fuzzy inequational logic
Palacky University, Olomouc（奥洛穆茨帕拉茨基大学）
我们提出了一个逻辑推理的分次不等式，推广了普通的不等式逻辑中使用的泛代数。该逻辑处理项之间的不平等形式的原子谓词公式，并在分级设置中形式化它们的语义蕴涵和可证明性，从而可以从部分真的假设中得出部分真的结论。我们遵循Pavelka的方法，定义一般程度的语义蕴涵和证明使用完整的剩余格结构的真度。我们证明了这个逻辑是Pavelka式完备的。此外，我们给出了一个逻辑推理的分级“若-则”规则，这是得到的一般结果的特殊情况。
2015-03-23 cs.AI cs.LO
A Formal Approach based on Fuzzy Logic for the Specification of Component-Based Interactive Systems
形式化方法被广泛认为是分布式交互系统的规范、仿真、开发和验证的一种强有力的工程方法。然而，大多数形式化方法依赖于二值逻辑，因此受限于该逻辑的公理：规范有效或无效，组件行为可实现或不可实现，安全属性保持或被违反，系统可用或不可用。特别是当问题域具有不确定性，不精确性和不确定性时，这些方法的应用成为一项具有挑战性的任务。为了克服形式化方法的严格工作方式所带来的局限性，本文的主要目的是通过使用模糊逻辑来放松形式化规范的布尔概念。本方法是基于焦点理论，一个基于模型的和严格的形式化方法，基于组件的交互式系统。这项工作的贡献是双重的：i）我们引入了规范技术的基础上，模糊逻辑，可用于顶部的焦点开发正式规范的定性方式; ii）我们部分扩展焦点理论的模糊，它允许规范的模糊组件和模糊的相互作用。虽然前者提供了一种方法来近似I/O行为下的不精确性，后者能够捕捉到一个更定量的规格属性，如可实现性。
2015-03-17 cs.LO cs.SE
Fuzzy Lattice-based Description Logic
School of Business（商学院）；Economics Vrije Universiteit Amsterdam Amsterdam, Netherlands（经济系弗里堡大学阿姆斯特丹）
本文提出模糊描述逻辑 LE-FALC，以支持模糊形式背景与形式概念中的知识表示和推理，并给出可靠完备的 ABox 一致性多项式时间 tableau 算法及无环 TBox 下的指数时间过程。
2025-06-06 cs.AI cs.LO
Analyzing Differentiable Fuzzy Logic Operators
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）；Civic AI Lab, Amsterdam（阿姆斯特丹公民人工智能实验室）
人工智能社区越来越多地将注意力放在结合符号和神经方法上，因为人们经常认为这些方法的优点和缺点是互补的。文献中的一个最近的趋势是采用来自模糊逻辑的算子的弱监督学习技术。特别地，这些使用在这样的逻辑中描述的先验背景知识来帮助从未标记和噪声数据训练神经网络。通过使用神经网络解释逻辑符号，可以将这种背景知识添加到常规损失函数中，从而使推理成为学习的一部分。我们研究，正式和经验，如何从模糊逻辑文学的逻辑运算符的大集合表现在可微学习设置。我们发现，许多这些运营商，包括一些最知名的，是非常不适合在这种情况下。进一步的发现涉及这些模糊逻辑中蕴涵的处理，并且显示出由蕴涵的前件和后件驱动的梯度之间的强烈不平衡。此外，我们引入了一个新的家庭的模糊影响（称为sigmoidal影响），以解决这一现象。最后，我们经验表明，它是可能的，使用可微模糊逻辑的半监督学习，并比较不同的运营商在实践中的行为。我们发现，为了在监督基线上实现最大的性能改进，我们必须求助于在学习中表现良好的逻辑运算符的非标准组合，但不再满足通常的逻辑定律。
2021-08-24 cs.AI cs.LG cs.LO
A study of fuzzy and many-valued logics in cellular automata
在本文中，我们提供了一个多值和模糊元胞自动机的理论分析研究的结果，出现的future的应用程序的一个潜在的多值或连续的逻辑，而不是标准的逻辑，传统上使用。使用的析取范式的任何一个这样定义的255 ECA的，我们修改了底层的逻辑结构，并重新定义ECA的框架内，这个新的逻辑。这里的想法是表明，即使在概率逻辑下，ECA的时空图的演化也可以表现出非混沌行为。与已知能够通用计算的布尔规则110相比，这特别针对概率规则110来考虑。
2007-05-28 cs.CC cs.LO
Axiomatizing logics of fuzzy preferences using graded modalities
本文的目的是提出一个多值模态框架，形式化推理与分级偏好和命题，在风格的范Bentham等人。的经典模态逻辑偏好。为此，我们从Bou et al.的最小模态逻辑。然后，我们定义适当的扩展多模态语言与分级模态，无论是弱和严格的偏好，并与真值常数。实际上，语言中真值常量的存在使我们能够证明最小模态逻辑的模态算子Box和Diamond是可互定义的。最后，我们提出了一个公理系统，这个逻辑在一个扩展的语言（其中的偏好模态运算符是可定义的），并证明了完整性方面的预期分级偏好语义。
2019-11-15 cs.LO math.LO
A Fundamental Probabilistic Fuzzy Logic Framework Suitable for Causal Reasoning
Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)（基础科学研究所（IPM））；The University of Quebec at Trois-Rivieres（魁北克大学三河分校）
在本文中，我们介绍了一个基本框架，以建立一个桥梁之间的概率论和模糊逻辑。事实上，我们的理论制定了一个随机的实验，选择脆元素的标准，具有一定的模糊属性。为此，我们将一些特定的清晰随机变量与随机实验相关联。然后，给出了几个公式，使计算这些随机变量的不同条件概率和期望值变得容易。为概率模糊逻辑框架的建立提供了理论依据。注意，在我们的理论中，来自上述随机变量的连续分布的概率密度函数包括狄拉克δ函数作为一项。此外，我们介绍了我们的理论在因果推理中的应用。
2022-05-30 cs.AI cs.LO math.PR
Riesz Logic
我们介绍Riesz逻辑，其模型是阿贝尔格序群，推广Riesz空间（向量格），并显示可靠性和完备性。我们的动机是为自然语言的分布式语义提供一种逻辑，其中单词通常表示为向量空间的元素，其维度对应于单词可能出现的上下文。该基提供了空间上的格序，并且该序可以被解释为“分布蕴涵”。Riesz逻辑的几个公理是熟悉的基本模糊逻辑，我们展示了如何这两个逻辑的模型可能是相关的，Riesz逻辑可以被认为是一个新的模糊逻辑。除了在自然语言处理中的应用外，该理论还具有应用于神经模糊系统的潜力。
2014-10-10 cs.CL cs.LO
LLM-as-a-Fuzzy-Judge: Fine-Tuning Large Language Models as a Clinical Evaluation Judge with Fuzzy Logic
University of Cincinnati（辛辛那提大学）
针对医学教育中临床技能自动化评估难与医生主观偏好对齐的问题，提出结合模糊逻辑微调LLM的LLM-as-a-Fuzzy-Judge方法，实现超80%的整体准确率及超90%的主要项准确率，推动医学教育自动化评估发展。
2025-06-12 cs.AI cs.CL cs.LO
Robust Deep Neural Networks Inspired by Fuzzy Logic
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
深度神经网络已经取得了令人印象深刻的性能，并成为许多任务中的事实标准。然而，令人不安的现象，如对抗性和愚蠢的例子表明，他们所做的概括是有缺陷的。我认为，这些现象的根源是常见的深度学习架构的两个几何属性：它们的分布式本质和决策区域的连通性。作为一种补救措施，我提出了新的架构的灵感来自模糊逻辑，结合几个替代的设计元素。通过在MNIST和CIFAR-10上的实验，新模型被证明更具局部性，更好地拒绝噪声样本，并且对对抗性样本更具鲁棒性。消融分析揭示了对抗性例子的行为，这些行为不能用线性假设来解释，但与逻辑启发的特质创造更强大的模型的假设一致。
2020-04-26 cs.LG cs.LO stat.ML
Integrating Fuzzy Logic into Deep Symbolic Regression
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；IvI & ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学IvI与ILLC研究所）
针对深度学习欺诈检测模型可解释性不足的问题，本文将模糊逻辑集成到深度符号回归中，对比三种模糊蕴含算子的效果，为欺诈检测的可解释性建模提供了新方向。
2024-11-01 cs.AI cs.LO cs.SC
Analyzing Differentiable Fuzzy Implications
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
结合符号和神经方法在人工智能社区中获得了相当大的关注，因为人们经常认为这些方法的优点和缺点是互补的。文献中的一个这样的趋势是弱监督学习技术，其采用来自模糊逻辑的算子。特别是，他们使用这种逻辑中描述的先验背景知识来帮助从未标记和噪声数据中训练神经网络。通过使用神经网络解释逻辑符号（或将其接地），可以将此背景知识添加到常规损失函数中，从而使推理成为学习的一部分。在本文中，我们研究如何从模糊逻辑文献的影响表现在可微设置。在这样的设置，我们分析这些模糊蕴涵的形式属性之间的差异。事实证明，各种模糊含义，包括一些最著名的，是非常不适合用于可微学习设置。进一步的发现表明，由前件驱动的梯度之间的强烈不平衡和后果的含义。此外，我们引入了一个新的家庭的模糊影响（称为sigmoidal影响），以解决这一现象。最后，我们的经验表明，这是可能的，使用可微模糊逻辑的半监督学习，并表明，sigmoidal的影响优于其他选择的模糊影响。
2020-06-04 cs.AI cs.LO stat.ML
Mediative Fuzzy Logic: From Type-1 Foundations to Type-2, Type-3 and Quantum Extensions
Instituto Politécnico Nacional - CITEDI（墨西哥国家理工学院- CITEDI）
本文提出中介模糊逻辑的统一框架，通过中介算子处理犹豫和矛盾，建立从类型-1到类型-2、类型-3及量子扩展的语义基础，并证明其可靠性和保守性。
2026-05-21 cs.AI cs.LO quant-ph
Forex Trading Robot Using Fuzzy Logic
本研究提出基于模糊Mamdani系统与投票机制的外汇交易机器人，替代传统振荡指标策略，显著提升盈利因子并优化交易准确性。
2025-07-08 cs.CE cs.LO cs.SY
