逻辑编程(Logic Programming)是知识表示中常见的陈述性方法,它是上世纪70年代在自动化推理研究的基础上发展起来的。虽然经典逻辑编程已经成功地解决了很多领域的问题,尤其是人工智能方面。但是,经典逻辑编程是基于二值逻辑的,它不适合于描述现实世界中的不确定、不精确或模糊信息。因此将模糊逻辑引入逻辑编程已经成为一个必然趋势和研究热点。本文的研究目标是探讨比较通用化的模糊Prolog方法,主要研究成果有:对经典逻辑编程和模糊逻辑编程进行了比较,对Prolog中表示经典集合和模糊集合的具体方法进行了系统地总结:鉴于目前还没有一个通用的模糊Prolog方法,本文提出了一个新的模糊Prolog系统的语法和语义模型,在一定程度上实现了通用性;在此基础上讨论了模糊Prolog方法的具体应用,这些应用实例都是在可视化编程环境Ⅵsual Prolog上实现的,它具有很强的有效性、简单性和适应性。这些应用实例表明本文提出的通用模糊Prolog方法的正确性和可实现性,对研究通用模糊Prolog系统具有一定的参考意义。 该方法在语法等方面还需要进一步的完善,其后的研究工作包括:构建处理离散模糊集合的语法和利用类型引入模糊集合的域等。