通过将「吴方法」和经典的演绎数据库（DD）以及角度、比率和距离追踪（AR）的合成方法相结合，仅使用一台配备CPU的笔记本，在每个问题的5分钟限时内，就能解决30个问题中的21个。...演绎数据库（DD）这个合成方法就颇受关注。 它会模仿人类的证明技巧，通过将定理证明视为依据一组几何公理进行的逐步搜索问题，从而生成易于理解的证明。
这催生了演绎数据库系统，它们用递归规则和优化自然地扩展了关系型数据库。 「Datalog」是 Prolog 的一个子集，它可以被看作是通过将关系型数据库语言形式化，为逻辑编程创造简洁的语义。...Datalog 成为了演绎数据库的查询语言（详情请参阅 Ceri 等人的论文「What you always wanted to know about Datalog (and never dared...LDL 系统是最早的演绎数据库系统之一，在 Tsur 和 Zaniolo 的论文「LDL: A Logic-Based Data-Language」中介绍了这一系统。...3、数据+知识 在此期间，演绎数据库体现了传统数据库上数据和知识的融合达到了巅峰。...1990 年- 1999 年举办的「演绎数据库研讨会」和1994 年到 2003 年举办的「表征与数据库研讨会」等学术活动是该领域研究活动的中心，这些研究进展催生了 Datalog 的一些改进版本（例如
这些可区分的推理运算符首先在TensorLog中引入，TensorLog是最近提出的概率演绎数据库。 配备了可以执行逻辑推理的模型，我们进一步研究归纳逻辑编程的任务。
为了利用特定领域的知识来了解过去事件可能如何影响事件的当前概率，我们建议使用时间演绎数据库来跟踪一段时间内的结构化事实。规则可以从其他事实和过去的事件中证明事实。
而从研究层面来看，我主要的研究方向是用 expert knowledge 去扩展数据库，当时叫做 deductive database（演绎数据库），应用专家给出相应的 rule，发展 deductive
近年来，随着人工智能与数据库理论的结合及并行计算机的发展，数据库逻辑演绎和知识推理、并行算法等理论研究，以及演绎数据库系统、知识库系统和数据仓库的研制都已成为新的研究方向。
Williams（NASA） 摘要 通过使用渐增命题演绎数据库（incremental propositional deductive database，也就是LTMS）能够获得较快的响应速度。
图1 数据转化为知识的过程 输入数据以各种形式存储，如平面文件、电子表格或数据库表等，基于的数据库类型主要有关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库
但由于应用的多元化，不能设计出一个统一的数据模型来表示这些新型的数据及其相互关系，因而出现了百家争鸣的局面，产生了演绎数据库、面向对象数据库、分布式数据库、工程数据库、时态数据库、模糊数据库等新型数据库的研究和应用
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