面向语义Web的直觉模糊粗描述逻辑

分析了面向语义Web的直觉模糊粗描述逻辑的研究现状和存在的问题,基于(I, T)-直觉模糊粗集理论将直觉模糊描述逻辑和粗描述逻辑进行了集成,即提出了一种新的直觉模糊粗描述逻辑．针对与本体语言OWL 2等价的描述逻辑SROIQ(D),对SROIQ(D)进行了扩充,具体提出了直觉模糊粗描述逻辑IFRSROIQ(D),给出了IFRSROIQ(D)的语法、语义和性质,证明了IFRSROIQ(D)的推理问题（包括知识库可满足性、概念可满足性、概念包含、逻辑推导、ABox一致性推理等）都可以归约到基于完备格的描述逻辑L*-SROIQ(D)上对应的推理．     

基于OBDD的描述逻辑ALCIO判定算法

给定描述逻辑ALCIO中的任一知识库,应用NNF变换和FLAT规则对其进行预处理,通过一个重构过程将知识库中TBox模型转化为布尔函数,然后将布尔函数转换为有序二叉决策图(OBDD)表示形式,从而调用已有的OBDD软件包进行可满足性判定,实现描述逻辑ALCIO的判定算法。该算法在实现描述逻辑的推理方面与经典的Tableau判定算法在性能上可以相互弥补和配合。     

基于OWL DL的本体推理机设计与实现

语义Web中描述逻辑和本体论日益受到关注,成为学术界的一个研究热点.首先给出了与OWL DL等价的描述逻辑SHOIN(D)的语法和语义,以及OWL DL本体知识库各模型元素的描述形式.然后介绍了OWL-API、Pellet-API、Jena-API推理机的工作原理和推理编程的核心技术,提出一种基于Pellet和Jena的叠加推理机框架.最后开发了一个OWL DL本体推理机原型,实现了本体知识库一致性、分类和可实现性推理服务.     

基于动态描述逻辑的语义Web服务PE匹配算法

将基于描述逻辑断言构成的PE描述公理的有限集合看作一个本体知识库,因此有关PE的语义匹配问题就转化到两个基于描述逻辑的本体知识库之间的逻辑蕴含判定问题,然后将逻辑蕴含推理问题转化为本体库的可满足性检测问题,并通过可判的扩展算法解决,同时对匹配结果进行有意义的排序及分类.所提方法与现有方法相当的情况下,具有更高的查全率,能够更好地区分匹配结果.     

一种扩展的模糊描述逻辑

为了提高对复杂模糊信息的表示能力,提出一种扩展的模糊描述逻辑.扩展模糊描述逻辑引入模糊概念和模糊关系的截集形式作为原子概念和原子关系,继承经典描述逻辑中的概念构造器和知识库形式,建立新的知识表示逻辑体系.定义了扩展模糊描述逻辑的语法结构、语义解释、知识库形式以及基于可满足性的推理问题.通过与模糊描述逻辑的比较,阐述了模糊描述逻辑可转化为扩展模糊描述逻辑,从而例证了扩展模糊描述逻辑具有比模糊描述逻辑更强的表达能力.     

基于模糊描述逻辑的CBR的事例相似性

针对用于基于事例推理(CBR)的描述逻辑不能表示和推理模糊语义知识的局限问题,将模糊描述逻辑F-SHIQ(D)引入CBR中,定义F-SHIQ(D)范式,据此表示包含模糊语义知识的CBR事例,提出同时考虑事例描述概念和隶属度相似性的事例相似性方法,并与现有基于描述逻辑的CBR进行对比。结果表明,在包含模糊语义信息的领域,基于F-SHIQ(D)的CBR能提升事例表示和事例相似性度量的准确性,有助于提高事例检索效率。     

基于本体的领域知识库构建及推理研究

文章基于本体、资源描述框架、本体描述语言OWL、描述逻辑，对领域知识库的构建及知识推理等方面进行了研究，阐述了基于本体的领域知识库构建的方法，并且介绍了常用软件领域知识库的构建实例，对基于描述逻辑的知识库推理进行了研究，并以实例说明其应用。     

模糊描述逻辑的统计缺省扩展

该文对模糊描述逻辑进行统计缺省扩展,它以模糊描述逻辑为主要框架,将模糊或不精确知识的表示与推理有机地整合在一起,通过在模糊描述逻辑中引入统计缺省推理,构建了一种同时具有TBox,ABox和统计缺省规则的知识库系统.     

Vague ALC(D):一种基于vague集的模糊描述逻辑

针对普通的模糊描述逻辑使用单个隶属度无法准确表示不精确知识,而且描述逻辑是在抽象层次上描述知识,对实体的数值信息缺乏强有力的表达手段的问题,提出了一种基于vague集并结合具体域的模糊描述逻辑——vague ALC(D).介绍了用隶属度区间来表示模糊知识的vague集,给出了vague ALC(D)的语法和语义,指出了它的推理问题,同时也给出了相应的tableaux算法.vague ALC(D)能够更准确地表示和推理含有数值信息的模糊知识,增强了模糊描述逻辑的表达能力和推理能力.     

基于描述逻辑的概念检索模型

针对当前的概念检索模型存在没有语义特征的词典和缺乏知识库层面上的推理机制等问题,采用具有很强的表达能力和可判定推理功能的描述逻辑来实现概念的扩展检索.设计了一个基于描述逻辑的概念检索模型,并对其核心的推理算法作了进一步扩展,给出了相应算法的数学定义及其知识库的逻辑描述,并据此采用Jena和Racer推理引擎实现了一个基于描述逻辑的汽车导购的概念检索系统,可向用户提供有关汽车的分类、性能、报价等信息.实验结果表明:基于描述逻辑的概念检索模型实现了有效的隐含语义的检索,并通过关联概念联想实现了良好的用户启发和信息导航.