5月3日，葡京娱乐场官方网站 计算机系青年教师周春来博士以独立作者撰写的论文《Belief Functions on Distributive Lattices》被国际人工智能研究领域顶级期刊《Artificial Intelligence Journal》接收。 此文是对人工智能领域著名的Dempster-Shafer证据理论的一个推广研究，为在非经典结构上的证据理论奠定了一个理论基础。

据悉，《 Artificial Intelligence Journal》是中国计算机学会推荐的A级国际期刊，在国际人工智能研究领域有很高的声誉，该期刊2011年的影响因子是2.252，每年仅刊文50篇左右。这次也是人民大学教师第一次在该期刊上发表论文。

论文中文摘要：著名的Dempster-Shafer的信任函数理论是人工智能中处理不确定性的一个重要方法。在此理论中，信任函数是定义在事件所组成的布尔代数上的，但是在最近信任函数的实际应用中，所研究的对象组成不是布尔代数，而是分配格。本文把Dempster-Shafer的理论推广到分配格的情况，推广的理论具有和经典理论一样漂亮的数学结果。本文还将此理论应用到一种简单的认知逻辑并构造一个完备和可靠的推理系统。文章最后证明在相应的Dempster-Shafer模型中关于信任公式的可满足问题是NP完全的。