基于领域本体的知识库架构和实现

知识库是基于语义的信息检索进行推理和知识积累的基础和关键,而本体Ontology则是知识库的基础.对基于本体的领域知识库架构及知识推理系统进行了分析研究,以高中生物学知识库的构建为应用背景阐述了领域本体概念树的抽取过程,并应用建模工具Protégé构建了OWL语言描述的生物学领域知识库实例,为下一步实现知识推理完成了知识表示.     

OWL DL的知识表示与推理研究

语义Web的逻辑基础是描述逻辑,其出现的目的就是为了解决机器和人对知识理解的问题,因此,可以在语义Web的基础上展开推理。传统的推理系统结合语义Web可以克服知识表示方面的缺点,并且有利于知识的共享。探讨了OWL DL作为知识表示形式的优点;通过实例验证了OWL DL关于描述逻辑的推理。     

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。     

智能通信网推理机制的研究

为了在语义网的构架中实现元数据的交互.针对一种特定的语义网——智能通信网,研究其推理机制.分析OWL DL语言的描述能力,在其蕴含的知识基础上建立Prolog推理规则,通过Visual Prolog逻辑编程实现了智能通信网的自动推理,并用实例验证该推理系统可完成知识库中元数据的交互,达到人机交互协同工作的要求.最后通过实验检测说明智能通信网推理系统与普通万维网相比,查准率更高.     

智能通信网推理机制的研究

为了在语义网的构架中实现元数据的交互.针对一种特定的语义网——智能通信网,研究其推理机制.分析OWL DL语言的描述能力,在其蕴含的知识基础上建立Prolog推理规则,通过Visual Prolog逻辑编程实现了智能通信网的自动推理,并用实例验证该推理系统可完成知识库中元数据的交互,达到人机交互协同工作的要求.最后通过实验检测说明智能通信网推理系统与普通万维网相比,查准率更高.     

基于本体的汽车服务平台研究与开发

文章以汽车信息平台为背景,采用OWL（本体语言）建立汽车信息本体知识库,建立基于SWRL（语义网规则语言）的汽车关系判定和推理的规则库,研究设计并实现出一个以本体（Ontology）为基础具备规则推理能力、具有Web接口的智能汽车服务平台。     

基于BNF的OBO规范化和OWL DL转换研究

大多数生物本体包括基因本体这样重要的本体都用OBO表示.这些本体尤其是其中用共享和可控的词汇来注释的实验数据将会融人到语义网中.随着OWL语言成为W3C的本体标准建模语言,将用OBO表示的生物本体转换成用OWL语言表示显得十分必要.本文用BNF范式规范了OBO的语法,设计了一个规则将OBO转换成OWL DL,并且设计和实现了一个简易的转换系统.     

运用Jena对本体模型进行推理及其应用

推理作为知识表示的核心在语义Web中扮演着重要的角色.结合本体语言OWL、本体建模工具protégé和语义网系统开发工具Jena API,首先通过实例论述了如何针对本体模型进行推理,然后又详细论述了推理在徐悲鸿数字博物馆中的应用.     

基于本体和知识推理的突发事件虚拟案例研究

介绍了利用本体的知识,对突发事件案例本体模型构建其过程.同时,在突发事件案例本体库的基础上,用户自定义规则,利用Pellet专用推理机和Jena2通用推理机的混合式推理机制,进行知识推理,生成一系列的虚拟案例.这种混合式推理机制能够弥补传统推理机中采用单一的语义推理技术所引起的不足,比单一的推理机更有效地发掘出本体中包含的隐藏信息.     

云计算环境下的SWRL规则分布式推理框架

为解决传统推理引擎在进行大规模OWL本体数据的SWRL规则推理时存在的计算性能和可扩展性不足等问题,提出了云计算环境下的SWRL规则分布式推理框架CloudSWRL.根据SWRL规则语义,并以Hadoop开源云计算框架为基础,设计了OWL本体在HBase分布式数据库中的存储策略,定义了SWRL规则解析模型和相关推理中间数据模型,提出了在DL-safe限制下基于MapReduce的SWRL规则分布式推理算法.实验结果表明,在对大规模OWL本体进行SWRL规则推理时,CloudSWRL框架在计算性能和可扩展性方面均优于传统推理引擎.     

基于描述逻辑的语义Web本体研究

语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识的理解的问题,首先需要解决的问题就是计算机对知识的理解问题,只有计算机理解了所建立的知识,才能在此基础上展开推理服务。首先讨论了传统知识表示方式的缺陷,然后对本体论的逻辑基础———描述逻辑进行了研究。由于OWLDL和描述逻辑的一致关系,因此使用OWLDL来表示本体。介绍了描述逻辑推理系统RACER。最后提出了解决本体层知识表示方法的解决方案。     

能处理分层信度知识的描述逻辑PB-SHOIN(D)

对描述逻辑SHOIN(D)进行扩展, 提出一种能处理分层信度知识的描述逻辑PB-SHOIN(D), 给出了PB-SHOIN(D)的语法和语义, 并证明了PB-SHOIN(D)具有超协调性和非单调性, 为表示和处理语义Web中具有分层信度的知识提供了一种有效方法.     

基于海洋生态本体的知识管理系统的研究与实现

基于本体知识表示,构建了海洋生态本体,对海洋生态领域的概念、属性、关系等知识进行了规范化描述。建立了海洋生态领域知识规则库,用于本体知识推理。设计了一个基于JenaAPI的、支持OWL本体查询和推理的知识管理系统,实现了海洋生态知识的知识查询和初步的海洋生态危机预警功能,解决了海洋生态领域的知识共享和交互问题,为海洋生态的相关服务提供了语义层次的支撑平台。     

基于Ontology的油田地质信息系统的研究与实现

为解决油田生产实践中多专业之间由于术语不统一,而造成的信息不能共享和重用的问题,基于本体知识的表示,构建了油田地质领域本体,对油田地质领域的概念、属性、关系等知识进行了规范化描述。建立了油田地质领域知识规则库,用于本体知识推理。设计了一个基于Jena API的本体查询和推理的知识管理系统,实现了油田地质知识的查询和集成,解决了油田地质领域的知识共享问题,为油田地质的相关服务提供知识管理的支撑平台。     

描述逻辑SHIQ研究

描述逻辑由于有很好的建模和推理特性,已成为语义web本体描述语言的逻辑基础．描述逻辑SHIQ是语义web本体描述语言DAML＋OIL的逻辑基础,也是OWLDL的核心．该文从逻辑的角度介绍了SHIQ的语法、语义、推理问题和推理算法．     

C-OWL2∶OWL2在云模型上的扩展

为了表示现实生活中广泛存在的模糊性和随机性不确定知识,引入云模型对OWL2语法进行了不确定扩展,提出不确定本体语言C-OWL2.这种方法不改变OWL2的现有结构,用OWL2的注释属性annotation进行语法扩展,并给出了相应概念、角色等的C-OWL2语法,最后举例说明其具体使用方法.研究结果表明,该方法将OWL2本体分为精确部分和不确定部分,并且当不考虑不确定部分时,不影响精确部分知识的表示和推理;该方法是对模糊描述逻辑功能的扩展,解决了OWL2语言只能处理精确本体的问题.      

描述逻辑研究进展

介绍了描述逻辑系统的结构,对基本的描述逻辑语言以及推理机制进行了描述。重点概述了描述逻辑的动态扩展、模糊以及概率扩展的研究状况,并根据其应用领域对描述逻辑的研究趋势及其更新进展进行了介绍。     

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．