描述逻辑εL循环术语集的保守扩充

在计算机科学中,本体是动态的实体。为了适应新领域的发展,需要对原始本体增加新的公理或者与另一个本体融合。在本体的开发过程中,用户根据不同的需求和应用领域选择合适的本体导入另一个本体,从而实现对已建本体的扩充。判定扩充后的本体是否是扩充前本体的保守扩充是非常重要的。如果扩充后的本体不是扩充前本体的保守扩充,那么用户使用扩充后的本体将产生不可预知的影响。Lutz 等研究了描述逻辑εL的保守扩充问题,并且论证了εL的保守扩充是指数时间完全的。在Lutz等人的研究基础上研究了描述逻辑循环术语集的保守扩充问题。首先,给出了循环术语集在最大不动点语义下的保守扩充的充分条件是两个TBox 具有相同的原始概念,并论证了该算法是多项式时间复杂的。其次,给出最大不动点模型来处理循环术语集的保守扩充,并论证了该算法是指数时间复杂的。     

描述逻辑εVL的保守扩充

在描述逻辑中,将本体看作一个逻辑理论,一个本体被形式化为给定的描述逻辑系统的一个Tbox。本体是动态的实体,为了适应新领域的发展,需要对原始本体进行扩充,但是扩充后的本体与原始本体是否保持逻辑一致性是目前研究者们所关注的焦点。在Lutz等人研究的基础上探究εVL的保守扩充问题,构建了εVL的典范模型,将包含推理问题转换为典范模型的模拟问题;由典范模型之间的最大模拟是多项式时间复杂的,证明了εVL的包含推理是多项式时间复杂的;给出了描述逻辑εVL的保守扩充及其判定算法,证明了εVL的保守扩充的判定算法是指数时间复杂的。     

描述逻辑FL0的包含推理及其保守扩充

本体作为知识库表示知识已经成为计算机理论与应用的研究热点.在描述逻辑中,将本体看作一个逻辑理论,一个本体被形式化为给定的描述逻辑系统的一个Tbox.本体是动态的实体,为了适应新领域的发展,需要对原始本体进行扩充.但是扩充后的本体与原始本体是否保持逻辑一致性是目前研究者们所关注的焦点.在Lutz等人研究的基础上探究FL0的保守扩充问题.首先构建了FL0的典范模型,将包含推理问题转换为典范模型的模拟问题;其次由典范模型之间的最大模拟是多项式时间复杂的,证明了FL0的包含推理是多项式时间复杂的;最后给出描述逻辑FL0的保守扩充及其判定算法,证明了FL0的保守扩充的判定算法是指数时间复杂的.     

描述逻辑εL循环术语集的混合推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点, 它最基本的问题即语义及推理问题没有得到合理的解决. 分析了描述逻辑循环术语集的研究现状和存在的问题, 在Baader和Brandt的基础上进一步研究了描述逻辑εL循环术语集的混合推理问题. 给出了εL的混合循环知识库的语法和语义(包括不动点语义和描述语义). 针对εL循环术语集混合推理的需要, 提出了TBox-完全的概念, 并重新定义了描述图(包括语法描述图和语义描述图).使用描述图之间的模拟关系和TBox-完全概念给出了最大不动点语义和描述语义下εL混合循环知识库的实例检测推理算法, 证明了推理算法的正确性, 并给出了推理算法的复杂性定理.     

描述逻辑非标准推理

描述逻辑是知识工程应用领域中重要的一类知识表示形式化工具。近年来,解决描述逻辑标准推理和非标准推理已成为描述逻辑研究的一个重要内容。文中概述描述逻辑的标准推理和非标准推理的重要性和研究进展,给出LCS推理、MSC推理、重写推理、匹配推理、调试推理和保守扩充等非标准推理的定义和实现这些推理的主要技术。深入讨论LCS推理、MSC推理和匹配推理,以及混合循环术语集的非标准推理及其研究进展。最后探讨描述逻辑非标准推理的发展趋向。     

语义web中以描述逻辑为本体语言的推理

语义Web是worldwideweb的发展方向,它的实现能有效地提高互联网的智能化程度,进而提高其使用效率。描述逻辑作为语义Web的一个逻辑基础,成为其研究和开发的重要内容。该文讨论了语义Web中以描述逻辑为本体语言的推理方法,并对其应用作了简要的分析。     

基于描述逻辑的OntoUML模型的推理研究

作为语义网的逻辑基础,描述逻辑在知识表示与知识推理方面发挥着重要作用。基于描述逻辑的推理系统保证了其推理的合理性和有效性。本文概要介绍基于UFO本体的OntoUML,并探讨OntoUML模型到描述逻辑的形式化表示及推理方法。     

基于描述逻辑的概念图推理

分析了概念图在知识表示领域的重要性及其存在的问题,提出了一种基于描述逻辑的具有自动推理功能的扩展概念图.针对概念图的特点和需求,给出了将概念图的一个子集转化为描述逻辑知识库的方法,并证明了该方法的正确性.同时给出了其知识库的一致性、包含关系的自动判断方法,也证明了这些判断方法的正确性.     

产品的相似性推理:一种描述逻辑的方法

采用产品本体理论对设计进行本体标注,得到对应产品设计的形式化概念,在此基础上通过本体的推理——基于描述逻辑的知识推理,对产品进行分类．文中分别就设计的相似性和基于实例的设计中实例间的相似性推理提出了明确的算法,并通过实例进行了说明．     

基于描述逻辑本体推理的语义级中文校对方法

近年来中文校对技术虽然在字词级和语法级层面取得了较好效果,但是对于语义级层面研究相对薄弱,目前相关研究都有一定局限性. 提出利用本体技术将中文文本中的语义内容提取出来转换为结构化本体,再与正确的领域背景本体库融合,通过描述逻辑推理机来判断提取的语义内容的逻辑一致性,并将检测出的逻辑一致性错误映射为中文语义错误. 此方法在政治敏感错误等领域进行了测试,与其他相关研究相比,具有语义查错的透明性、语义模型的完整性、语义推理的智能型等优势.     

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。     

语义网的一阶逻辑推理技术支持

研究了一阶逻辑推理工具对语义网的推理支持.语义网的关键推理问题可以化为公式的可满足性判定问题.一阶逻辑的自动定理证明器可以证明不可满足性,而有限模型查找器为可满足的公式在有限域内构造模型.提出在语义网的推理中,同时使用定理证明器和有限模型查找器.实验结果表明,这样可以解决描述逻辑工具的不足,并可以弥补定理证明器对可满足的公式推理的不完备性.     

模块化本体的Tableau算法及其性能优化

针对现有模块化本体推理方法通用性低、控制复杂等不足,提出一种基于服务的分布式Tableau算法。模块在进行一致性推理时,对关于外部概念的断言,将调用相应模块的服务进行推理,同一推理中的矛盾在定义相应概念的模块中得到捕获,采用优化技术改进算法的时间性能。实验结果表明,该算法使得模块在表述知识时能灵活引用外部概念,支持复杂的推理任务,具有较好的可伸缩性。     

本体在面向对象模型中的推理应用

复杂的面向对象模型系统中往往隐藏着语义错误,目前的对象建模工具由于缺乏自动推理能力而难以检测出来。本文提出了一种基于本体的系统推理检测方法。基于本体与对象模型的相似之处,将对象模型转换为本体,通过对转换后的本体模型进行推理,以便检测出系统中所存在的不一致性等问题。从而促进软件的开发工作。     

事件本体中的动作推理研究

事件是随时间变化而变化的具体事实,事件是由动作、时间及其它要素组成,动作是事件定义中的主要构成部分.在面向事件的知识库系统中,关于动作的推理研究一直是重要的研究课题之一.现有的动作推理形式化系统旨在描述和推理现实世界中状态的变化,忽略了时间要素对推理过程的影响.针对这种不足,本文在描述逻辑的基础上扩充了一个Action-TBox和一个Action-ABox,并将事件本体中的动作要素和时间要素相结合,形式化定义了动作的一个三元组表示方式以及多种时间构造算子,用以刻画组合动作的发生过程,在此基础上研究了事件本体中关于动作的几种推理服务.     

基于证据理论的本体不一致性度量方法研究

随着语义网技术的发展,本体不一致性问题成为本体研究中的热点之一.度量本体的不一致度是处理本体不一致的基础和前提.在分析证据理论不确定推理方法特点与本体不一致性度量问题特点的基础上,提出了一种基于证据理论的本体不一致性度量ETOICM方法,对相关结果进行了证明,给出了度量的计算公式和实现算法,通过实验将该方法与相关方法进行对比分析,说明了该方法的特点.另外,ETOICM方法的度量结果可以作为权重值,为下一步采用不确定性方法进行本体不一致的诊断修复和推理工作提供依据.