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条件逻辑起源于哲学逻辑。Lewis [ 21 , 23 ] 首次对它们进行了研究，以形式化假设和反事实推理（如果 A 是事实，则 B ），而这些推理无法通过经典逻辑的实质含义来捕捉。从 80 年代开始，它们开始被计算机科学和人工智能所考虑，并为非单调和常识推理提供了公理基础 [ 8 , 19 ]。特别是，常识推理的优先方法 [ 19 , 20 ] 最近已扩展到描述逻辑，以处理本体中的继承异常，允许非严格形式的包含，称为典型性或可废止包含（即条件），具有不同的优先语义 [ 10 , 4 ] 和闭包构造 [6,5,13,24]。在本文中，我们考虑了最近为 EL ⊥ 系列的轻量级描述逻辑引入的“概念感知”多偏好语义 [ 15 ]，它考虑了对不同概念的偏好，并将它们集成到优先语义中。为了支持这种语义的合理性，我们表明它可以用于提供自组织映射的逻辑语义 [ 18 ]。自组织映射 (SOM) 已被提议作为解释类别泛化背后的心理机制的可能候选者。它们是心理学和生物学上合理的神经网络模型，可以在有限接触正面类别示例后进行学习，而无需任何对比信息。我们表明，自组织映射中的类别泛化过程会产生一个多偏好模型，其中偏好关系与每个概念（每个学习类别）相关联，并将偏好组合成一个全局
arXiv:2008.13278v1 [cs.AI] 2020 年 8 月 30 日
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