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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
重点分析了将ER模型分别转化为描述逻辑ALNUI知识库和DLR知识库的不同之处.在深入研究了描述逻辑DLR的基础之上,对DLR进行了模糊化扩展,提出了一种新的模糊描述逻辑FDLR(fuzzyDLR).定义了FDLR的语法结构、语义解释以及知识库的形式,研究了如何将模糊ER模型转化为FDLR的知识库.通过一个转化实例例证了FDLR能够很好地对模糊ER模型进行表示,并利用FDLR的推理机制研究了模糊ER模型的自动推理问题,同时给出了上述转化和推理问题的正确性证明.  相似文献   

2.
张富  严丽  马宗民  程经纬 《软件学报》2012,23(3):594-612
通过分析描述逻辑与面向对象数据模型之间的关系,研究了基于描述逻辑的模糊面向对象数据(fuzzy object-oriented data,简称FOOD)模型的表示与推理.首先,进一步研究了FOOD模型,提出了FOOD模型的形式化定义和语义定义,以便更好地在FOOD模型与模糊描述逻辑之间建立对应关系;然后,针对FOOD模型的特点和推理需求,介绍了模糊描述逻辑f-ALCIQ.在此基础上,研究了基于f-ALCIQ的FOOD模型的表示与推理,包括:实现了从FOOD模型到f-ALCIQ知识库在结构层和实例层上的转化,即实现了从FOOD模型到f-ALCIQ TBox的转化,以及从FOOD模型相应的数据库实例到f-ALCIQ ABox的转化;进而,基于转化得到的f-ALCIQ知识库,研究了如何利用f-ALCIQ的推理机制对FOOD模型的推理问题(一致性、包含性和冗余性等)进行推理;最后,设计并实现了基于f-ALCIQ的模糊描述逻辑推理机(FRsQ推理机),实现了对FOOD模型和f-ALCIQ模糊概念知识的自动推理.  相似文献   

3.
基于描述逻辑的模糊ER模型   总被引:11,自引:7,他引:11       下载免费PDF全文
蒋运承  汤庸  王驹 《软件学报》2006,17(1):20-30
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.  相似文献   

4.
保证需求完整一致是需求建模的关键,文中提出一种基于知识库推理检验一致性的需求建模方法,该方法在建模中引入本体以增强表达能力,并结合语义建立约束规则构建需求模型知识库,基于描述逻辑描述需求和检验需求一致性,将需求建模过程作为断言知识库的扩展过程,把需求完整性问题转化为需求一致性问题,并归结其为规则约束下的可满足问题。利用Tableau算法等实现需求一致性的检验,在整个建模活动中保证需求一致。应用实践中使用自行编制的ROB半自动建模软件进行需求建模与分析,验证了建模方法的需求一致性,并通过案例说明了扩展断言知识库检验一致的需求建模过程。  相似文献   

5.
基于描述逻辑的概念图推理   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

6.
知识库系统以人工智能为基础结合数据库成为当代社会的一门新兴学科,它的核心是知识库,性能则取决于知识库中知识的质量(有效性、完备性、一致性、结构性)和使用知识的方式(推理),而推理算法是建立在逻辑基础之上的,着重论述了建立知识库的描述逻辑基础,以及对描述逻辑存在的不足之处进行了探讨。  相似文献   

7.
为解决UML类图一致性检测问题,分析了UML类图、DLs和OWL DL的特点,给出了UML类图的OWL DL本体表示形式,研究了UML类图转化为OWL DL本体知识库的方法,证明了转化方法的正确性,提出了一种基于描述逻辑的UML类图一致性检测方案.该方案通过将UML类图转换为OWL DL本体知识库,利用OWL DL强大的推理功能实现UML类图一致性检测,最后以实例证明了该方案的可行性.  相似文献   

8.
分析了模糊描述逻辑FALNUI与模糊ER模型的关系,即模糊ER模型可以转化为FALNUI的知识库,并且模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等推理问题可以转化为FALNUI的包含推理问题,但FALNUI缺乏相应的推理算法.提出了一种基于描述逻辑tableaux的FALNUI的可满足性推理算法,证明了该推理算法的正确性,以及提出了FALNUI的Tbox扩展和去除方法,证明了FALNUI的包含推理问题可以转化为可满足性推理问题,并给出了FALNUI的包含推理算法.FALNUI的tableaux推理算法为模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理的实现提供了理论基础.  相似文献   

9.
由于知识库的定义不同,相近领域的知识库不能相互利用已有知识进行推理。为了联合不同的知识库进行推理,通过对描述逻辑的表现形式进行扩展提出一种组合描述逻辑,并基于概念的相似性将不同的领域概念进行关联,给出组合描述逻辑的语法及语义以及相应的Tableau算法。通过实例表明,组合描述逻辑可以利用已有知识进行推理;组合描述逻辑可以将不同的知识库进行结合,为借用不同知识库的知识进行推理提供一条新的途径。  相似文献   

10.
基于描述逻辑的特征语义建模及验证   总被引:1,自引:0,他引:1  
在软件产品线方法中,特征模型已被广泛用于获取领域需求以支持软件复用.但在一定程度上,各种方法对刻画特征模型以及特征之间约束关系存在语义上的冗余和混乱,不能有效对特征模型进行验证,也限制各种不同特征建模方法之间特征信息的共享.采用描述逻辑刻画了特征模型中的特征类、特征间关系与约束等方面,定义了特征间互斥、需要等约束的规则集合,用于对知识库中的语义特征模型实例进行一致性、完整性验证.并结合一个具体领域,对基于描述逻辑的特征建模及推理验证进行了详细论述.此研究对于领域特征模型的语义建模与验证、支持领域模型共享具有一定的指导作用.  相似文献   

11.
应急系统中不确定时态知识表示及其推理   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
在分析现有不确定信息表示模型基础上,提出了一种可扩展的时态知识表示模型,该模型对真实事件的间断性表示加以改进,进而讨论了应急决策知识库的构建方法和相应推理机制。实验数据表明,在原型系统中使用改进后的表示模型和推理方法,能够提高应急系统处理效率和决策方案的合理性。  相似文献   

12.
Abstract

In this paper, the problem of logical consistency in critical-tasks decision systems is addressed. It is shown how local search techniques can be used to check the (in)consistency of very large propositional knowledge bases (KBs). Using new heuristic findings. we can now implement efficient forms of diagnostic reasoning in the context of very large ICBs modeling deep models of complex devices and including patterns of default reasoning.  相似文献   

13.
在基于公共仓库元模型(CWM)建立元数据的过程中,参与建立元数据的团体的不同经验以及描述数据的不同视角不可避免地带来元数据的冲突和冗余等问题,然而CWM的图形化特点使之缺乏精确的语义,所以如何在其上进行推理以自动发现这些问题至今没有得到很好的解决.研究了利用描述逻辑--一个一阶谓词逻辑的可判定子集形式化CWM元模型和元数据并进行推理的方法,将一致性检测分为水平一致性和演化一致性分别处理,在处理演化一致性的过程中对CWM元模型进行了扩展,使之支持元数据的版本能力从而能够推理由于演化引起的不一致问题,然后利用推理引擎LOOM对两种情形进行推理检测以发现不一致信息,取得了令人满意的结果,表明提出的方法是可行的.  相似文献   

14.
面向对象的模型库与数据库接口技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
DSS中的模型可以用不同语言,按照不同的规范编写,所以模型的数据格式各不相同,如何从数据库中获取所需格式的数据是开发决策支持系统必需解决的问题.设计了面向对象模型库结构,提出了一种使用规范的数据描述文件(MDF)进行模型封装的方法,实现了规范化的面向对象的模型库与数据库接口.  相似文献   

15.
Feature Weight Maintenance in Case Bases Using Introspective Learning   总被引:1,自引:0,他引:1  
A key issue in case-based reasoning is how to maintain the domain knowledge in the face of a changing environment. During the case retrieval process in case-based reasoning, feature-value pairs are used to compute the ranking scores of the cases in a case base, and different feature-value pairs may have different importance measures, represented as weight values, in this computation. How to maintain a set of appropriate feature weights so that they can be used to solve future problems effectively and efficiently will be a key factor in determining the success of case-based reasoning applications.Our focus in this paper is on the dynamic maintenance of feature weights in a case base. We address a particular problem related to the feature-weight maintenance issue. In current practice, the feature weights are assigned and revised manually, not only making them highly informal and inaccurate, but also involving intensive labor. We would like to introduce a semi-automatic introspective learning method to partially address this issue. Our approach is to construct a network architecture on the case base that supports introspective learning. Weight learning and weight-evolution are accomplished in the background through the integration of a learning network into case-based reasoning, in which, while the reasoning part is still case based, the learning part is shouldered by a layered network. The computation in the network follows well-known neural network algorithms with well known properties. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments.  相似文献   

16.
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。  相似文献   

17.
Knowledge modeling perspectives on knowledge acquisition suggest that it is reasonable to analyze knowledge bases as collections of models. This article focuses on those parts of the knowledge base that model the practical reasoning processes of human experts, and asks what properties those models might be expected to have. It surveys the general notion of a model and its connotations in information systems science. It analyze the structure of practical reasoning as a control process with information flows involving essential uncertainty and adaptivity, where robustness is more significant than optimality. Systemic considerations suggest that models of the relevant knowledge will consist of a collection of isolated productions, many of which will be concerned with avoidance rather than goal achievement. the relations of such models to role-limiting methods, generic tasks, and deep knowledge are discussed. Finally, the implications of the knowledge modeling perspectives for developments in knowledge acquisition are discussed. © 1993 John Wiley & Sons, Inc.  相似文献   

18.
Fuzzy spiking neural P systems (in short, FSN P systems) are a novel class of distributed parallel computing models, which can model fuzzy production rules and apply their dynamic firing mechanism to achieve fuzzy reasoning. However, these systems lack adaptive/learning ability. Addressing this problem, a class of FSN P systems are proposed by introducing some new features, called adaptive fuzzy spiking neural P systems (in short, AFSN P systems). AFSN P systems not only can model weighted fuzzy production rules in fuzzy knowledge base but also can perform dynamically fuzzy reasoning. It is important to note that AFSN P systems have learning ability like neural networks. Based on neuron's firing mechanisms, a fuzzy reasoning algorithm and a learning algorithm are developed. Moreover, an example is included to illustrate the learning ability of AFSN P systems.  相似文献   

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