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。     

描述逻辑的非标准推理及其应用

用描述逻辑中的两种非标准推理[CD2]概念收缩和概念诱导, 分别扩展了可满足性问题和包含问题, 以解决供应与需求的匹配问题, 并提出了改进的排序 算法以及有助于完善供需双方资源和需求描述的算法. 结果表明, 改进后的排序算法有利于供需双方的交互, 并且能够尽快排除因为严格特性而部分匹配的供应和需求, 从而加快算法的运行速度.     

基于模糊描述逻辑的模糊UML类图形式化

由于UML难以表示现实世界中存在的大量不确定和模糊的信息,因此前人提出了模糊UML。与UML类似,模糊UML是半形式化语言,缺乏精确的语义。为解决这一问题,提出一种用模糊描述逻辑形式化表示模糊UML类图的方法,扩展模糊描述逻辑f-SHOIN(D)为其逻辑基础,详细描述模糊UML类图中的类、属性和各种关系转化为模糊描述逻辑表达的形式化过程,最后用实例证明该方法是可行的。     

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。     

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.     

语义网中模糊本体的描述逻辑

为了使用语义网上的表达能力强的模糊知识来表示、推理模糊本体,我们将提出一种新的基于描述逻辑的模糊扩展,称之为带比较表达式的模糊描述逻辑（FCDLs）。FCDLs的语法和语义有标准化的定义,并且,FCDLs的公理和断言也有明确的指定。FCDLs结合模糊描述逻辑（FDLs）的模糊概念和扩展的模糊描述逻辑（EFDLs）的削减概念。因此,FCDLs可以使用语义网上的模糊知识来表示、推理模糊本体。     

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.     

格型模糊谓词逻辑与推理

本文研究真值取在布尔格上的模糊逻辑与推理。讨论了布尔格的结构性质及其构造、模糊语言的格型模糊谓词逻辑描述和消解法模糊推理。     

一种模糊时空描述逻辑F-ALCT(D_(fst))

为了实现语义Web中模糊时空知识的表示与推理,提出了一种支持模糊时空具体域的模糊描述逻辑F-ALCT(D_(fst)).首先,构建了包含模糊时空区域及其时空拓扑谓词的模糊时空具体域D_(fst),给出了两个模糊时空区域之间的拓扑关系模糊度的计算方法.然后,将D_(fst)和时态操作符引入到模糊描述逻辑FuzzyALC中,构建出一种新的模糊描述逻辑F-ALCT(D_(fst)),并定义了其语法、语义和知识库.最后,给出了一个F-ALCT(D_(fst))的知识库实例.F-ALCT(D_(fst))有效地实现了语义Web中模糊时空知识的表示.     

基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑研究

针对传统的模糊描述逻辑对随时间变化的不精确知识缺乏表达能力,运用时态逻辑,结合模糊计算,提出了基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑—TFDL(IntervalAllen).引入Allen区间关系用于表示时间区间关系,并给出了TFDL(IntervalAllen)的语法和语义.该逻辑形成的系统增强了不精确知识的时态关系的表达能力.     

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.     

基于一阶模糊逻辑公式的有限解释真度的推理理论

通过给出公式的有限解释真度的平均值不变性定理,得到了一系列推理规则：平均值MP规则、平均值HS规则、平均值交推理规则．     

模糊描述逻辑f-DLR-Lite∩的合取查询回答

分析了描述逻辑合取查询回答的研究现状及存在的不足,在描述逻辑DL-Lite和模糊集理论的基础上,提出了一种可表示和处理n元关系,并允许在包含公理左侧出现概念合取的新的模糊描述逻辑f-DLR-Lite∩,并给出其语法和语义及知识库的形式.提出了一种兼容查询阈值和用户指定权重的模糊查询语言,给出了利用这种语言在f-DLR-Lite∩知识库上进行合取查询的具体步骤和算法,并进行了算法时间复杂度分析,讨论了该合取查询过程的一阶逻辑可归约性.f-DLR-Lite∩弥补了经典描述逻辑在知识表示和推理上的不足,扩展后的查询语言对用户查询意图的表达更加精确合理.     

基于描述逻辑的图像检索框架

提出一种新的基于描述逻辑的、能处理带有分层信度的图像语义信息的图像检索框架,以解决不确定背景知识的图像检索问题.该框架能处理具有分层信度的不确定语义信息,给出了形状及语义两层模型表述图形信息,提出一种能描述分层信度知识的描述逻辑U-ALC,将图像信息检索化归为描述逻辑U-ALC中的逻辑推理,并给出了描述逻辑U-ALC的推理算法.     

基于模糊描述逻辑F-ALC(G)的模糊OWL扩展

针对OWL在数据类型表示方面存在严重的局限性,即它不能处理在语义Web和本体中广泛存在的不精确以及不确定信息,也不支持自定义数据类型及自定义数据类型谓词的表示,介绍了一种新的模糊描述逻辑F-ALC(G),给出了F-ALC(G)的语法、语义.然后,以F-ALC(G)为逻辑基础,并结合RDF/XML的语法规范,重新编码OWL中的描述算子,用来表示模糊本体知识,形成f-OWL.f-OWL不仅能够表示本体中的模糊知识,而且能够表示本体中含有自定义模糊数据类型及自定义模糊数据类型谓词的模糊数据信息,为模糊本体的研究提供了新的表示方法     

Tableau算法在粗逻辑知识推理中的应用

Tableau算法是本体推理部分描述逻辑中用于ABox一致性检验的算法,基于二值逻辑,不能完成多值概念的一致性检测。将粗糙逻辑的基本思想植入描述逻辑体系中,并改进了Tableau算法,使粗糙描述逻辑能够完成对粗糙概念的推理任务,为基于语义的本体知识检索奠定了技术基础。     

基于案例推理的知识库系统设计

基于案例推理技术是近年出现的具有一定的代表性的推理技术,利用这种技术进行知识库系统设计可简化问题,提高效率。从基于案例推理机制入手,阐述了基于案例推理知识库系统的工作过程和原理,提出了系统设计的方法。     

知识库中近似推理命题的Fuzzy表达及其求值

面向知识的计算机处理,关键在探求对包含主观不确定性命题的表达和求值。本文根据Zadeh的近似推理理论,给出在含有语言信息的知识库查询中,以一种可表达思维模糊特征的Fuzzy零函数Z(s)作为执行Fuzzy程序的可优化判据,并给出著名Fuzzy谓词“a few”的解。