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．     

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。     

语义Web推理的研究与实现

语义Web的逻辑基础是描述逻辑,语义Web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。首先在语义Web的知识体系之上建立起来一套推理系统,然后通过应用实现对该系统进行了验证。     

Cloud-ALC:描述逻辑ALC的不确定扩展

描述逻辑是本体的重要表示方式,但只能处理严格的确定性知识,并不能处理自然界中广泛存在的不确定知识。通过对最基本的描述逻辑ALC进行扩展,提出了能够处理不确定知识的基于云模型不确定描述逻辑Cloud-ALC,给出了Cloud-ALC的语法和语义及其蕴涵推理关系。实例分析说明Cloud-ALC可以为扩展本体描述语言以能够处理不确定知识提供语义支持。     

本体语言的联系及其逻辑基础分析

为了准确地描述本体,研究人员各自设计了自己的本体表示语言.在如此众多的语言中,认清语言之间的联系及各自的优缺点和选择出合适的语言描述本体成为本体建模工作的一项重要任务.首先分析了本体表示语言的基本特点,其次从纵向的角度总结出了它们之间的相互联系,最后分析了它们的逻辑基础;为学习和选择本体表示语言描述本体提供了理论基础.     

Cloud-SHOIQ: 描述逻辑SHOIQ的云扩展

经典描述逻辑是本体的重要表示方式,但不能表达不确定知识.分析了扩展描述逻辑表达不确定知识的研究现状及存在的问题,通过结合云模型(Cloud model)、描述逻辑SHOIQ及模糊逻辑提出了一种基于云的模糊描述逻辑C-SHOIQ表达不确定知识,给出了C-SHOIQ的语法、语义,并以实例分析了C-SHOIQ具有处理知识的随机性和模糊性的能力.给出了C-SHOIQ的推理方法,及映射C-SHOIQ知识库为经典SHOIQ知识库的改进规则.分析说明了C-SHOIQ是对模糊SHOIQ表达能力的扩展.     

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。     

基于本体和规则的物流知识表示与推理

为了解决物流领域相关概念的共享和信息集成问题,研究了物流配送过程中相关知识的表示以及基于知识的推理．应用本体论方法分析配货规则,使用本体中表示的概念和属性制定配货规则库．运用Jena推理子系统,对本体和配货规则进行推理,开发了一套基于本体和规则的自动配货系统．由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,可以利用本体强大的语义表达能力、本体所描述的共享知识以及自动推理机制,实现物流企业之间以知识集成为基础的业务集成．     

基于语义Web的自动推理技术研究

本体论是语义Web的逻辑基础,语义Web研究的主要目的就是扩展当前的万维网,使得网络中的信息具有语义.语义Web出现的目的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.以此为思路,首先分析了语义Web的逻辑基础,然后对语义Web的推理形式进行了研究,最后在此基础上提出了一种有效的推理系统,该推理系统解决了传统专家系统中知识表示形式所带来的一些问题,并且能够使建立的知识更好地共享.     

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     

基于Ontology的试题模型研究

让计算机对试题的语义进行检查是一件难事．本文提出按照试题的概念之间的逻辑关系来构建试题的Ontology模型,采用OWLDL作为本体描述语言将试题进行语义化处理．     

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.     

An ontology reasoning architecture for data mining knowledge management

In order to realize the intelligent management of data mining （DM） domain knowledge, this paper presents an architecture for DM knowledge management based on ontology. Using ontology database, this architecture can realize intelligent knowledge retrieval and automatic accomplishment of DM tasks by means of ontology services. Its key features include：①Describing DM ontology and meta-data using ontology based on Web ontology language （OWL）.② Ontology reasoning function. Based on the existing concepts and relations, the hidden knowledge in ontology can be obtained using the reasoning engine. This paper mainly focuses on the construction of DM ontology and the reasoning of DM ontology based on OWL DL（s）.     

基于模糊概念模型的模糊本体构建方法

针对从预先定义的概念层次生成模糊本体这一非常困难的问题,提出利用模糊概念模型来构建模糊本体.基于模糊集理论,对UML概念模型及OWL DL本体进行了模糊扩展,从二者的逻辑基础说明了利用模糊UML类图构建模糊OWL DL本体的可行性,进而研究了从模糊UML类图到模糊OWL DL本体的形式化映射方法,给出了映射规则及公理的创建过程.利用现有的模糊概念模型构建模糊OWL DL本体可以有效降低建立模糊本体的复杂性,同时增强了本体的表达能力.     

MDR概念系统注册及本体表示标准化研究

随着大数据与人工智能在各个领域的深入应用，知识表示的标准化问题被提到了重要的日程。为实现知识表示的标准化，引入了现实世界、概念世界与计算机世界3个世界模型，明确阐述了将现实世界中的事物通过抽象，将其转化为概念世界中的概念系统模型，依据标准将其转化为计算机世界中的信息模型，从而实现知识表示。为了使概念系统模型表示规范化，重点研究了ISO/IEC 11179 MDR系列标准，剖析了其中的概念系统注册元模型规范，构建了MDR概念系统的七元组模型，同时还定义了概念间关系表示方法，为概念系统模型的表示奠定了基础。为了将注册在MDR中的概念系统模型转为计算机世界中的OWL本体表示模型，定义了将MDR概念系统向OWL本体映射的规则。最后，设计并开发了概念系统注册原型系统，验证了MDR概念系统和本体表示的可行性。研究成果为领域知识表示的标准化提供了方法论。     

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。     

基于语义网的隐私本体的建立和Web应用

 语义网的出现给个人隐私的使用和管理带来新的挑战,需要开发出合适的本体来解决电子商务领域中对隐私表达和使用描述不一致的问题.基于本体论的方法探讨隐私领域本体的建立,具体介绍了本体的建立原则和方法,并利用OWL给出隐私本体的体系结构.同时,给出隐私本体在语义Web中的应用示例.该本体的建立让隐私知识实现重用、共享和处理,为今后研究语义Web中的隐私保护技术奠定了理论基础.     

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。     

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.