Abstrakt. I detta dokument undersöks kraften i första ordningens probabilistiska logik (FOPL) som ett representationsspråk för komplexa dynamiska situationer. Vi introducerar ett underspråk av FOPL och använder det för att ge en första ordningens version av dynamiska trosnätverk. Vi visar att detta språk är tillräckligt uttrycksfullt för att möjliggöra resonemang över tid och för att tillåta procedurmässiga framställningar av villkorliga sannolikhetstabeller. I synnerhet definierar vi beslut träd representationer av villkorliga sannolikhetstabeller som kan användas för att minska storleken på de skapade trosnätverk. Vi tillhandahåller en inferencealgoritm för vårt underspråk med hjälp av paradigmet för kunskapsbaserad modellkonstruktion. Med tanke på en FOPL kunskapsbas och en viss situation, konstruerar vår algoritm ett propositionellt dynamiskt trosnätverk, som kan lösas med hjälp av vanliga trosnätverk inference algoritmer. I motsats till gemensamma dynamiska trosnätverk är strukturen på våra nätverk mer flexibel och bättre anpassad till den givna situationen. Vi visar den uttrycksfulla kraften i vårt språk och flexibiliteten i de resulterande trosnätverken med hjälp av en enkel kunskapsbas som modellerar spridningen av infektionssjukdomar.
REF föreslog idén att lägga till kraften i första ordningen logik till DBNs.
Constructing Flexible Dynamic Belief Networks from First-Order Probabilistic Knowledge Bases
{'venue': 'Proceedings of the European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning and Uncertainty', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}