论文研究 arXiv cs.AI Tue, 07 Jul 2026 正文 thin 4 words

应用带模糊隶属度函数的回答集编程：案例研究

英文标题：Applying Answer Set Programming with Fuzzy Membership Functions: a Case Study

人类推理常依赖“高”“低”“昂贵”“便宜”等定性标签，其含义随上下文变化且具有模糊性。本文探索将模糊隶属函数引入回答集编程，以表示和处理此类定性概念。通过一个案例研究验证了方法的可行性，为在知识表示与逻辑编程中融合定量数据和定性认知提供了新路径。

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人类推理通常借助“高”、“低”、“昂贵”或“便宜”等语言标签来表达定性概念；这些概念的解释依赖于上下文，尽管根植于数值数据，却常常是模糊的。本文探讨了将模糊隶属函数与回答集编程相结合的方法，并给出了一个案例研究。