Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25235
Titel: Integrating bottom-up and top-down reasoning in COLAB
Verfasser: Harm, Martin
Hinkelmann, Knut
Labisch, Thomas
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1992
Quelle: Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1992
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: Artificial Intelligence
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: The knowledge compilation laboratory COLAB integrates declarative knowledge representation formalisms, providing source-to-source and source-to-code compilers of various knowledge types. Its architecture separates taxonomical and assertional knowledge. The assertional component consists of a constraint system and a rule system, which supports bottom-up and top-down reasoning of Horn clauses. Two approaches for forward reasoning have been implemented. The first set-oriented approach uses a fixpoint computation. It allows top-down verification of selected premises. Goal-directed bottom-up reasoning is achieved by a magic-set transformation of the rules with respect to a goal. The second tuple-oriented approach reasons forward to derive the consequences of an explicitly given set of facts. This is achieved by a transformation of the rules to top-down executable Horn clauses. The paper gives an overview of the various forward reasoning approaches, their compilation into an abstract machine and their integration into the COLAB shell.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-50645
hdl:20.500.11880/25291
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25235
Schriftenreihe: Document / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz : D [ISSN 0946-0098]
Band: 92-27
SciDok-Publikation: 7-Mär-2013
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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