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Linear Temporal Logic over finite traces
Linear Temporal Logic over finite traces
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新的人工智能时序逻辑形式化解释已开发
研究人员开发了一种为有限迹上的线性时序逻辑（LTLf）生成形式化解释的新方法，该系统用于人工智能中指定和验证时序行为。该方法通过关注锁定和解锁带时间索引的事件，直接刻画了溯因（AXps）和对比（CXps）解释。该方法被证明等同于现有的基于分类器的表述，并通过ASP程序提供了高效的实现，在真实事件日志上证明了其有效性。
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神经符号AI通过逻辑改进业务流程监控
研究人员开发了一种新的神经符号预测过程监控方法，该方法将数据驱动的学习与时序逻辑相结合，以改进业务流程管理中的后缀预测。该方法将有限迹上的线性时序逻辑（LTLf）通过可微分逻辑损失函数整合到自回归序列预测器的训练中。在真实数据集上的实验表明，生成的后缀在准确性和逻辑一致性方面得到了增强，并且除了BPM之外，还可以应用于任何符号序列生成任务。