模糊智能信息系统的设计与实现

本文介绍了一个基于模糊关系数据库及模糊推理规则概念的原型模糊信息系统，该系统可对非数据２以及知识描述中的不确定性进行有效的处理。系统使用了类Ｐｒｏｌｏｇ模糊模型，具有较强的推理能力。     

基于本体的语境信息模型与推理

语境信息是用来刻画一个实体情形的信息，该文提出了基于本体的语境信息建模以及查询方法，利用本体极强的语义描述能力和有效的推理机制，更好地实现了语境信息的管理。介绍了关键技术、相关支持工具以及开发的原型系统。该模型采用2种推理机制：基于描述逻辑的推理与规则推理，能够更快速有效地管理语境信息。 普     

基于规则推理的FPN误用入侵检测方法

针对网络入侵攻击活动的模糊性，提出了一种基于模糊推理的模糊Petri网（FPN）误用入侵检测方法。该方法定义了一个六元组FPN，并将模糊产生式规则精化为两种基本类型。在此基础上给出了FPN表示模糊规则的模型、推理过程和基于FPN的推理算法。最后通过入侵检测的实例对该方法的正确性和有效性进行了验证，结果表明该方法推理过程简单直观、容易实现，而且具有并行推理能力，可适用于大规模的FPN模型，是误用入侵检测技术的一种非常有效的解决方案。     

基于XML语法的模糊规则互换方法

针对规则互换格式(RIF)无法互换语义Web异构模糊规则的问题,在模糊规则互换格式(f-RIF)的基础上,构建异构语言之间的映射,提出以f-RIF XML语法为中心的模糊规则互换体系结构(f-RIAXML)。该结构支持模糊规则语言之间双向的规则互换,分析模糊互换过程中因语言表达能力不同导致的信息丢失问题,并提出解决方案。在Eclipse平台上基于Java语言设计实现模糊规则互换原型系统f-RIAXML1.0,并通过多个转换实例验证系统的正确性和稳定性,结果表明,构建的体系结构与实现的系统能够较好地解决异构系统之间的通信问题,并为语义Web模糊规则推理奠定基础。     

基于加权FPN的聚驱综合调整系统决策分析

模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets, FPN)是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和决策分析.针对聚驱综合调整系统知识具有不确定性和模糊性的特点,给出了基于加权模糊产生式规则的加权FPN决策模型.在此模型的基础上,给出了决策推理过程的形式化推理算法.算法考虑了推理过程中的众多约束条件,将复杂的推理过程采用矩阵运算来实现,充分利用了FPN的并行处理能力,使决策推理过程更加简单和快速.并以压裂方式调整为例,说明了该模型具有直观、表达能力强和易于推理等优点,具有较强的实用价值.     

基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础．通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF—THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种灵活直观,具有很强描述能力的形式化的信任推理机制,为主观信任管理研究提供了一种有价值的新思路．     

基于IFTPN的不确定时间知识描述和推理方法

针对现有时序逻辑在对复杂不确定时间信息描述和推理方面的局限性,构造了直觉模糊时间Petri网模型(IFTPN)及其推理方法.该Petri网模型利用直觉模糊集合对模糊时延、模糊时间片进行描述,可以表达定义在离散论域或连续论域的各种不确定时间信息,并基于直觉模糊逻辑定义了模糊时间运算法则;同时,基于线性逻辑对该模型进行描述,定义了变迁之间的各种触发规则,并给出了推理方法.将该方法应用于C4ISR系统进行决策时延分析,表明了该模型及其推理方法是比较优越的.     

支持模糊数据类型表示的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G)

分析了现有描述逻辑在模糊知识和数据类型表示方面存在的问题,提出了一种新的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G).F-SHOIQ(G)不仅能够表示模糊知识,而且能够表示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.首先,给出了模糊数据类型域的概念和模糊数据类型表示的一般形式,在此基础上,定义了F-SHOIQ(G)的语法、语义及相应的知识库,进而给出了基于模糊Tableaux的F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理算法.其次,将经典描述逻辑中的推理结构(该结构将Tableaux扩展规则推理和数据类型推理相分离)用于F-SHOIQ(G)的推理问题,设计了相应的模糊数据类型推理机.最后,详细证明了F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理问题是可判定的.在数据类型表示方面,F-SHOIQ(G)具备比FSHOIQ更强的表达能力和推理能力,为语义Web表示和推理模糊数据信息提供了理论基础.     

一种基于集合符号的自动推理扩展方法

在多值逻辑Tableau推理的基础上,提出了一种基于集合符号的自动推理扩展方法.将符号集合作为真值,减少了Tableau的推理分枝,并可以将适合经典逻辑的推理方法和策略应用于其中,使得非经典逻辑推理经典化.使用SWI-PROLOG语言设计实现了基于集合符号的自动推理系统,在系统中使用集合符号方法,只需要在规则库中增加推理规则,即可生成规则程序,系统本身不需要任何的修改,因此一些适合于经典逻辑的推理方法和技巧就可以很容易地应用到多值逻辑、模态逻辑、直觉逻辑等非经典逻辑,也可以进一步推广到无穷值逻辑和含模糊量词(如T-算子和S-算子)的逻辑中,对于无穷值逻辑和模糊逻辑的Tableau方法研究具有一定的借鉴作用.对TPTP中的900个逻辑问题进行了证明,实验结果表明,系统在时间和空间上效率都是较高的.     

用“规则架＋规则体”表示方法研制医疗专家系统

产生式是专家系统中常用的知识表示方法，但是这种表示方法存在两个问题，一是处理计算的功能较弱，二是当规则比较多时，推理的速度明显下降。在新生儿疾病诊断咨询专家系统中，采用了我国学者提出的“规则架＋规则体”的表示方法，该法把规则分为两个层次，规则架层描述推理网络中各结点之间的层次关系，规则体层用以描述结点的具体定值方法，由于节点的定值与推理网络的分离，增强了系统的计算能力，使可信度的计算变得方便灵活。     

基于互联网的中文问答系统

搜索引擎(如Google等)返回的是与用户查询相关的文档集，并不是所提出的问题的答案。该文提出了一个基于互联网的中文问答系统，用来增强已有的搜索引擎的功能，使它们能够支持自然语言的回答。     

A logical representation of Arabic questions toward automatic passage extraction from the Web

With the expanding growth of Arabic electronic data on the web, extracting information, which is actually one of the major challenges of the question-answering, is essentially used for building corpus of documents. In fact, building a corpus is a research topic that is currently referred to among some other major themes of conferences, in natural language processing (NLP), such as, information retrieval (IR), question-answering (QA), automatic summary (AS), etc. Generally, a question-answering system provides various passages to answer the user questions. To make these passages truly informative, this system needs access to an underlying knowledge base; this requires the construction of a corpus. The aim of our research is to build an Arabic question-answering system. In addition, analyzing the question must be the first step. Next, it is essential to retrieve a passage from the web that can serve as an appropriate answer. In this paper, we propose a method to analysis the question and retrieve the passage answer in the Arabic language. For the question analysis, five factual question types are processed. Additionally, our purpose is to experiment with the generation of a logic representation from the declarative form of each question. Several studies, deal with the logic approaches in question-answering, are discussed in other languages than the Arabic language. This representation is very promising because it helps us later in the selection of a justifiable answer. The accuracy of questions that are correctly analyzed and translated into the logic form achieved 64%. And then, the results of passages of texts that are automatically generated achieved an 87% score for accuracy and a 98% score for c@1.     

F-SHIQ公理体系及其OWL扩展

随着计算机和Internet的快速发展,语义网和描述逻辑在人工智能等领域扮演着越来越重要的角色。但在日常生活中,越来越多不确定的、不完整的知识需要解决,而现存的OWL只能表述确定的完整的概念和关系。为了能够表示和推理模糊知识,给出了一个基于描述逻辑SHIQ的全新的模糊描述逻辑公理体系——F-SHIQ公理体系,并以此公理体系为基础,扩展了OWL本体语言,能够描述和推理模糊知识。该文首先给出了系统详细的定义、公理、定理以及定理的证明;然后详述了如何用FSRL,即基于F-SHIQ的OWL扩展,来表示和推理模糊信息;最后通过一个例子来检验扩展语言的应用效果。     

基于微信的自动问答系统研究

自动问答是计算机与人类以自然语言的形式进行交流的一种方式,是人工智能研究的一个分支。介绍了微信公众平台的特点及其开发接口,研究了Lucene全文检索工具包和IK Analyzer中文分词工具包,并最终实现了一个基于微信的自动问答系统,可为用户提供自动问答服务。测试结果表明,该系统具有一定的实用性。     

基于描述逻辑的模糊ER模型

分析了描述逻辑ALNUI与ER模型的关系,特别是如何将ER模型转化为ALNUI的知识库,从而利用ALNUI的推理机制对ER模型进行自动推理的有效性,在此基础上,进一步研究了基于描述逻辑的模糊ER模型.针对模糊ER模型的特点和需求,在描述逻辑ALNUI的基础上,对描述逻辑ALNUI进行了模糊化推广,提出了一种新的描述逻辑,即模糊描述逻辑FALNUI.研究了基于FALNUI的模糊ER模型,即研究了如何将模糊ER模型转化为FALNUI的知识库,并利用FALNUI的推理机制研究了模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.