模糊描述逻辑L-ALCN

为了使描述逻辑能够处理更一般化的模糊信息,Straccia给出了基于完备格的L-ALC描述逻辑系统．在该方法的基础上,提出了带数量约束算子的L-ALCN系统,给出了望ALCN的语法,并详细给出了概念（≥n R）和（≤n R）的语义．经典的描述逻辑系统中引入了数量约束算子后,角色尺就出现了多个后继．当系统的真子集扩充到完备格时,角色R的后继和断言的真值同时出现了多个．为了保证推理算法的合理性且得到可行的计算复杂度,引入了一个特殊的集合DL（c）,并且利用集合DL（c）扩展了完备格上的两条运算性质．在这些工作的基础上,深入研究了系统的推理算法,并证明了算法的终止性、可靠性与完全性．相对于L-ALC,系统L-ALCN具有更强的表达能力,并且L-ALCN的计算复杂度是Pspace完全的．     

分支时态描述逻辑ALC-CTL及其可满足性判定

时态描述逻辑是将描述逻辑与时态逻辑相结合后得到的逻辑系统,具有较强的描述能力;但是大部分的时态描述逻辑都是将时态算子同时引入到概念和公式中,使得公式可满足性问题的计算复杂度过高。将描述逻辑ALC与分支时态逻辑CTL相结合,提出新的分支时态描述逻辑ALC-CTL。该逻辑没有将时态算子用于概念的构造过程,而是将时态算子引入到公式的构造中;从分支时态逻辑的角度看,相当于将CTL中的原子命题提升为描述逻辑中的个体断言。最终得到的逻辑系统不仅具有较强的刻画能力,还使得公式可满足性问题的复杂度保持在EXPTIME-完全这个级别。通过将CTL的Tableau判定算法与描述逻辑ALC的推理机制有机结合,给出了ALC-CTL的Tableau判定算法并证明了算法的可终止性、可靠性和完备性。     

描述逻辑εLN 循环术语集的不动点语义及推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点,其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,将Baader 的工作扩展到新的方向.针对更大的描述逻辑系统研究了循环术语集的语义及推理机制,即在描述逻辑εL 的基础上添加数量约束构造算子,提出了描述逻辑εLN,给出了εLN 的语义(包括不动点语义和描述语义).针对εLN 的需要,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给出了不动点语义下εLN 循环术语集的可满足性和包含关系推理算法,并证明了推理算法是多项式时间复杂的.     

带逆角色的认知描述逻辑研究

针对认知角色不能表达个体间双向关系的问题,在描述逻辑ALCK中加入逆角色得到ALCIK,以扩充其表达能力,在能够捕获最小知识和实现自省推理的同时可以更加方便地对实际问题建模,给出了ALCIK的语法和语义,并且在Tbox为空集,Abox中无K算子的情况下,设计了ALCIK概念的查询表算法,根据概念结构归纳证明了表算法的可靠性和完备性,并且一定会停机,最后讨论了复杂度。理论分析表明,此时认知查询问题是可判定的,并且计算复杂度为PSpace-hard。     

一般术语公理下的模糊描述逻辑FALCN推理

分析了一般术语公理下推理的主要难点:在模糊解释中的隶属度不是离散值,而是区间[0,1]上的连续值.为解决该难点,提出了模糊描述逻辑FALCN下的模糊解释离散化方法,从而使解释中的隶属度都属于一个特殊的有限离散集合.基于该离散化方法,给出一般术语公理下FALCN推理问题的离散Tableau推理技术,包括离散Tableau的定义以及离散Tableau的构造算法,并证明了算法的正确性、完备性和复杂度.     

描述逻辑εL的二阶线性推理机制

基于描述逻辑的本体的保守扩充理论、模块抽取理论、通用模块构建理论及其相关算法是本体工程中本体构建、本体融合及重构的核心理论与工具.国际上该领域已有Lutz等人使用形式构模方法证明了ALC的保守扩充判定算法复杂度是二阶时间指数的,而轻量级的系统εL的算法复杂度是一阶时间指数的.但当前文献中的形式构模方法思路复杂,难以把握,几乎不能在实用的工程层面上实现.提出一种面向轻量级的描述逻辑系统家族（DL-Lite family）的统一的二阶线性推理机制,并给出该推理机制的完备性证明.该方法直观,思路清晰,从而在工程中容易实现.同时,该方法对εL,FL₀,FL_ε,vL等DL-Lite家族的所有系统都有效.在该线序推理系统下,可以根据“空间换时间”的原则,设计和实现关于保守扩充判定的图推理机制,其复杂性（相对于空间的大小）是多项式的.     

参数LP系统的三I算法与α-三I算法

给出了连续三角模族T_(p-L)及其伴随蕴涵算子族R_(p-L)的定义,并且给出了逻辑系统LP的定义;证明了逻辑系统LP与逻辑系统L的等价性,在此基础上给出了基于蕴涵算子族R_(p-L)的三I算法与α-三I算法。     

描述逻辑系统FLεN中概念的最小公共包含算法研究

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括:最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等.过去人们主要研究那些不合数量限制的描述逻辑系统,研究的是描述逻辑系统FLεN厂中的一种重要的非标准推理--概念的最小公共包含,它同时含有数量限制和存在限制,是对前人工作的推广.首先定义了FLεN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的推理算法,然后通过两棵概念描述树的笛卡儿积给出了两个概念的最小公共包含推理算法并指出了概念A,B的最小公共包含概念LCS(A,B)的大小size(LCS(A,B))是随着size(A),size(B)呈指数增长的.     

GOE-概念格基础上的冲突分析共性描述

冲突广泛存在于社会问题中。为了更好地直观展示冲突分析问题,并给出语义描述,受不完备形式背景上三支近似概念分析理论的启发,将冲突表看作三值形式背景,并在其基础上提出了广义三支算子及其逆算子,通过广义三支算子及其逆算子得到对象导出广义三支概念(GOE-概念),并给出其性质,进一步说明所有GOE-概念的集合可以形成GOE-概念格;进而,讨论了GOE-概念格在冲突分析中进行可视化描述的应用,说明每一个GOE-概念的内涵即为在外延所含代理人下的共性描述;最后,研究了对象导出三支近似概念格(OE-近似概念格)与GOE-概念格的关系,进一步表明GOE-概念相较于OE-近似概念,能够更全面更丰富地描述冲突分析的共性信息。