不确定性推理的实用性研究

Bayes 概率推理是不确定性推理方法之一,它在理论上虽然比较简单,但当证据之间不满足独立性假定时,推理过程中需要专家给出的先验概率个数将按几何级数增加,这严重影响了 Bayes 概率推理的实用性.本文提出的两种处理非独立性问题的概率推理方法,不仅可以大大减少专家的工作量,而且比较简单、直观,便于实际应用.     

一种带缺省推理的描述逻辑

该文提出了一种新的带缺省推理的描述逻辑，它以描述逻辑为主要框架，对单调逻辑和非单调逻辑进行了整合，但又避免了一般缺省逻辑的困难．基于带缺省推理的描述逻辑，构建了一种同时具有Tbox，Abox和缺省规则的知识库系统，研究了带缺省推理的描述逻辑的可满足性、缺省可满足性、概念包含、缺省包含以及实例检测等推理问题，提出了一种用来检测可满足性和缺省可满足性的Tableau—D算法，并得到了缺省可满足性和缺省包含的转换定理．     

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.     

语义Web与推理系统的应用研究

分析了语义Web的体系结构及其相关知识,对本体论的逻辑基础进行了研究.在此基础上提出了一种有效的推理系统.     

基于动态描述逻辑的语义Web服务推理

语义Web服务的提出是为了解决Web服务资源在语义Web中的自动发现、组合和执行等问题,基本思路是将本体承载的静态知识与对Web服务动态功能的描述有机地结合起来.动态描述逻辑是描述逻辑的一种动态扩展,支持面向语义Web的对动作的描述和推理.文中利用动态描述逻辑DDL(SHOIN(D))的描述和推理功能,提出对语义Web服务进行建模和推理的一种有效途径.从OWL-S中的Process Model出发,将语义Web服务建模为基于DDL(SHOIN(D))的动作理论,其中,对应于Process Model中的原子过程,可以对输入、输出、局部变量、前提条件、结果等多个方面进行建模;对应于Process Model中的复合过程,可以相应地对数据流以及顺序、选择、乱序、条件、迭代、循环等控制结构进行刻画.以建模后得到的动作理论为基础,应用动态描述逻辑的推理机制,可以分别对语义Web服务的可实现性、可执行性、投影、规划等问题进行推理.这些推理功能为语义Web服务的自动发现和自动组合提供了有效的支持.     

描述逻辑FL-循环术语集的语义及推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点,它的最基本的问题即语义及推理问题没有得到合理的解决.文中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的基础上进一步研究了描述逻辑FL~-循环术语集的语义及推理问题.给出了FL~-循环术语集的语法、语义和不动点模型的构造方法.针对FL~-循环术语集的需要,提出了一种新的有限自动机,使用有限自动机给出了不动点语义和描述语义下FL~-循环术语集的可满足性和包含推理算法,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.     

基于概率推理的不确定性任务分配评价方法

作战任务的分解与分配是指挥决策中的重要过程,随着战场环境复杂度的增加,确定环境下的任务分配方法已不能适应作战需求。针对不确定性任务分配问题,分析作战任务分解、分配和执行过程中的多种不确定性因素,给出相应的形式化描述。在此基础上,提出一种基于概率推理的适应度计算方法,具体分析各种不确定性任务成功执行概率的计算过程,并给出算例进行验证。仿真结果表明,该方法能有效解决任务分配问题,并对任务分配方案进行定量评价。     

基于本体DL的语义推理研究

随着Internet的迅速发展,语义Web作为新一代Web正倍受关注,因为语义表述与推理是语义网需要解决的关键问题。为了解决这一问题,文中在概述了本体语言、描述逻辑的概念和描述逻辑的原理的基础上,提出了一种新的方法：让本体表示语言与描述逻辑相结合,从而为语义推理的合理性和有效性提供了保证。文中重点介绍了通过对基于本体DL的语义推理机制进行阐述分析,较详细地探讨了在本体构建过程中,运用基于描述逻辑的语义推理进行一致性判定和相容性判定的重要性和实现技术,并以果品领域的本体构建为例,对构建过程中的推理判定进行了验证。     

一种基于可信度的不确定性推理及其神经网络实现*

提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型,并用改进的BP神经网络实现其推理过程,最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例。改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷,并提高了网络的泛化能力。仿真示例表明,它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验,而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形。     

一种顺序图的形式化描述与推理过程

以统一建模语言(UML,Unified Modeling Language)规范为基础,给出UML顺序图的形式化定义和语法描述,并进一步分析了对象消息发送和接收之间的一致性问题.最后,通过对实例推理过程的分析,对UML顺序图的特性作进一步的解释.这为基于UML顺序图的模型转换和模型验证提供了必要的前提条件,可用于对软件...     

CDDL:动态描述逻辑的不确定性扩展

本体(Ontology)是语义Web中共享知识的形式化建模工具,其逻辑基础是描述逻辑.动态描述逻辑(DDL)具有同时表示静态和动态知识的优势.本文针对语义Web需要处理不确定性动态知识的需求,利用云模型对DDL进行不确定性扩展,提出了一种能够有效实现不确定性静态和动态知识进行表示和推理的不确定性动态描述逻辑CDDL.与...     

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。     

在一定相容度下不确定性推理的可靠性分析

本文引入推理结论的可靠性度量，分析两种相容性对不确定性推理的影响，给出了推理结论可靠性的判别条件。     

一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架

随着大规模语义数据的涌现,研究高效的并行化语义推理成为热点问题之一。现有推理框架大多存在可扩展性方面的不足,难以满足大规模语义数据的需求。针对现有推理框架的不足,提出一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架。该框架主要包括语义建模、规则提取和基于Spark的并行推理机等3个模块。通过过程分析和推理实例验证,提出的分布式并行推理的计算性能(T(n)＝O(log₂n))远远优于顺序式推理的计算性能(T(n)＝O(n))。     

一种新的基于二维云模型不确定性推理的智能控制器

提出一种新型的二维云模型智能控制器结构.这种结构模型是一种本质非线性模型,可以很容易由一组不确定性推理规则构成.分析了一维和二维云模型的非线性映射特性,并给出了基于此结构模型的智能控制器的设计方法及仿真实例.     

图像语义的模型结构描述

图像语义是研究图像模式识别与图像检索的一个新理论。如何有效地建立起图像语义的描述,图像的语义模型能够给出一个直观的、形象的描述,为研究图像语义奠定快速的、可靠的基础。文章从图像固有属性、图像对象和人为意识三方面就图像语义的模型作了一些探讨性研究,为进一步研究图像语义的描述奠定了基础。