支持模糊粗糙本体的推理机研究

不精确信息进行表达和推理逐渐成为一种必然的需求,而经典的本体并不适合处理这种不确定的信息.设计了一种支持模糊粗糙本体的推理机,其最大的特点是处理的对象是模糊粗糙本体,从而解决了不确定信息的推理问题.对模糊粗糙本体模型进行了研究,着重介绍了该模糊粗糙本体推理机的总体结构、功能及推理机中各模块的作用,通过对模糊粗糙本体进行约简和去粗糙处理,最终将对模糊粗糙本体的推理转化为经典的推理.     

基于推理的本体映射抽取算法及修正

针对使用多策略进行本体映射时,其输出的相似度矩阵中往往含有错误的映射对的问题,基于分布式描述逻辑提出了一种Sufferage抽取算法.该算法融入推理技术对候选映射进行抽取,并对抽取结果做进一步修正,从而正确有效地提高了抽取质量.通过和已有的算法进行实验比较,表明该方案能够明显提高查准率,获得更准确的映射结果.     

基于知识元本体的知识统一表示

分析描述逻辑和本体论语义,提出知识元本体论点,并用Web本体语言OWL详细地构建了知识元本体的初步版本.提出基于知识元本体的知识表示方法.从而为构建具有更小知识单元共享粒度和知识语义推理的知识库系统提供统一的知识元本体定义.     

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。     

描述逻辑的粗糙扩展研究

由于传统的描述逻辑系统不适于表示不确定的、模糊的知识,本文将基于粗糙集语义的下近似和上近似引入描述逻辑系统中,使用一种简单的方法将传统描述逻辑进行扩展,介绍了粗糙描述逻辑的概念,在粗糙描述逻辑系统中我们可以使用适当的子概念和超概念来对某些模糊的知识进行约束表示。本文主要讨论描述逻辑ALC的粗糙扩展,介绍扩展后所得到的粗糙描述逻辑RALC的语法、语义和相关推理问题,探讨了使用粗糙描述逻辑来对不精确概念进行建模的基本思想,最后提出了一个RALC的可满足性问题的推理算法。本文的工作可以使得在描述逻辑中对不确定的知识进行形式化描述和推理更加方便。     

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.     

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。     

直觉模糊粗糙推理的规则库完备性研究

针对规则库检验问题,提出了直觉模糊粗糙规则库的完备性检验方法.首先,引入直觉模糊粗糙集的概念,给出了直觉模糊粗糙规则库的完备性定义;其次,针对直觉模糊粗糙规则库的完备性,提出了完备性检验算法,指出如何设计规则库才能满足完备性要求;最后,通过实例验证了算法的合理性和有效性.     

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。     

An automatic literature knowledge graph and reasoning network modeling framework based on ontology and natural language processing

With the advancement of scientific and engineering research, a huge number of academic literature are accumulated. Manually reviewing the existing literature is the main way to explore embedded knowledge, and the process is quite time-consuming and labor intensive. As the quantity of literature is increasing exponentially, it would be more difficult to cover all aspects of the literature using the traditional manual review approach. To overcome this drawback, bibliometric analysis is used to analyze the current situation and trend of a specific research field. In the bibliometric analysis, only a few key phrases (e.g., authors, publishers, journals, and citations) are usually used as the inputs for analysis. Information other than those phrases is not extracted for analysis, while that neglected information (e.g., abstract) might provide more detailed knowledge in the article. To tackle with this problem, this study proposed an automatic literature knowledge graph and reasoning network modeling framework based on ontology and Natural Language Processing (NLP), to facilitate the efficient knowledge exploration from literature abstract. In this framework, a representation ontology is proposed to characterize the literature abstract data into four knowledge elements (background, objectives, solutions, and findings), and NLP technology is used to extract the ontology instances from the abstract automatically. Based on the representation ontology, a four-space integrated knowledge graph is built using NLP technology. Then, reasoning network is generated according to the reasoning mechanism defined in the proposed ontology model. To validate the proposed framework, a case study is conducted to analyze the literature in the field of construction management. The case study proves that the proposed ontology model can be used to represent the knowledge embedded in the literatures’ abstracts, and the ontology elements can be automatically extracted by NLP models. The proposed framework can be an enhancement for the bibliometric analysis to explore more knowledge from the literature.     

基于本体的科学效应知识表达和语义推理

针对创新设计领域中科学效应知识的表达和语义扩展方面的不足,分析研究效应、功能、流和参数之间的关系和模型,借助本体将概念间属性和关系扩展到语义层次上,通过本体来更加全面地表达科学效应知识,构建科学效应知识本体模型,包括效应本体、功能本体、流本体和参数本体。在此基础上基于属性构建相应的语义推理规则,进行功能扩展和效应关联,通过语义推理实现科学效应知识的共享和重用。开发一个基于本体的科学效应知识检索系统,验证了此模型和方法的有效性和可行性。     

改进的描述逻辑框架Rough-SHOIN

针对具有不完备、多粒度特点的不确定知识表示,设计了一个粗糙描述逻辑框架--Rough-SHOIN,利用粗糙相似关系作为概念描述的基础,定义概念的粗糙上近似和下近似,实现不完备概念表达,在概念解释中引入上下文,实现在不同粒度上准确定义概念-对象间关系。在此基础上,给出Rough-SHOIN粗糙概念的语法、语义及知识库,并在不增加计算复杂度的前提下,定义Rough-SHOIN的推理规则。通过实例说明该框架的有效性。     

基于本体的可拓知识链获取

相对于静态的知识，定义了基于可拓变换的可拓知识，可拓知识是变化的知识．在可拓知识定理（从知识中获取可拓知识）和可拓推理公式的基础上，证明了基于集合的可拓知识定理和基于本体的可拓知识链定理．通过实例，在多维层次数据中，获取问题产生原因的可拓知识链．     

一种应用描述逻辑推理实现本体映射的方法

本体匹配用于找到两个本体中元素间的映射关系,是数据库应用领域的一个重要问题.本文提出了一种基于描述逻辑的本体匹配方法,利用语义解释实现匹配.该方法首先利用多匹配器发现字面语义关系,并据此利用描述逻辑推理器推理元素相互间关系.借助概念包含推理设计了概念间关系的判定算法,可推理出各种对应关系,如等价、泛化、特化、相离、相交.该方法最终利用推理器RacerPro实现了本体匹配,最后通过实验证明了方法的有效性.     

A hierarchical assembly knowledge representation framework and microdevice assembly ontology

Microdevice assembly knowledge is dispersed in different product development phases, such as assembly design, assembly simulation and assembly process, and a lot of essential knowledge is implicit and heterogeneous. It is difficult for researchers and computer-aided systems to share and reuse different assembly knowledge quickly and accurately, leading to inefficient and inaccurate assembly process planning. To integrate and structurally represent the assembly design knowledge, assembly simulation knowledge and assembly process knowledge of microdevice, this paper proposes a hierarchical assembly knowledge representation framework and develops a microdevice assembly ontology. There are four layers in the framework, including the organizational structure, the structural relationship, the assembly accuracy, and the process characteristics. The assembly design knowledge that is integrated involves the basic properties of the assembly object as well as the spatial, mating, and assembly relationship, etc. Assembly simulation knowledge refers to the permissible range of assembly force and contact force. Knowledge of assembly processes comprises assembly sequence and operating method of the part. The microdevice assembly ontology is developed based on METHONTOLOGY, and implemented with Protégé. The corresponding SWRL rules have been established to inference the implicit knowledge in assembly design. An ignition target assembly knowledge model based on the microdevice assembly ontology is constructed. In the assembly task of the ignition target, engineers can quickly and accurately access the required assembly knowledge from the ignition target assembly knowledge model, thus verifying the integrity and validity of the microdevice assembly ontology.     

带Rough相等关系词的Rough逻辑系统及其推理

以公式的定义域集的下和上近似分别相等方法，定义了两个Rough逻辑公式Rough相等，并以此定义了Rough相等关系词“＝R”，它不仅比等值词“←→”运算有更多的直观性，而且既考虑了可定义的公式，也包含了那 边界线上不可定义或可能可定义的公式，所以，经典逻辑中的隐含量φ→ψ被移至Rough逻辑中应当解释为R.(d(φ））包含R.(d(ψ))∧R^*(d(φ))包含R^*（d(ψ））。经典逻辑中的等值式φ←→ψ被移至Rough逻辑中应当解释为R.(d(φ））＝R.(d(ψ))∧R^*(d(φ))＝R^*（d(ψ）），其中d(F)是公式F的定义区域，它可能是可定久集，也可能是不可定义集或Rough集，这是Rough逻辑与经典逻辑与其它非标准逻辑的重要区别之一，将这种Rough相等词“＝R”引入Rough逻辑中，因而得一些相关的性质和相关的推理规则。文本中建立了带Rough相等关系词“＝R”的Rough逻辑推理系统，并在这个系统下用演绎推理方法证明了几个具体的实例。     

基于知识图的领域本体构建方法

提出了一种基于知识图的领域本体半自动构建方法。以《知网》为语义知识资源,知识图为语义表示方法,采用成熟的软件工程流程,最终构建出的领域本体具有结构明确、语义清晰的特点。对于在其上的语义网、信息抽取等应用提供了有效支持。介绍了本体的概念、设计的准则、建模的流程,并对未来的本体的移植性进行展望。实验结果表明该方法在不确定性知识处理上优于传统本体构建方法。