面向语义Web的Expressive格值描述逻辑

提出了一种基于可信度格的Expressive模糊描述逻辑框架,对描述逻辑SROIQ(D)进行了模糊化扩充,建立了一种面向语义Web的基于格的模糊描述逻辑L-SROIQ(D),给出了L-SROIQ(D)的语法、语义和逻辑性质,以及建立了一个线序格下的将模糊描述逻辑L-SROIQ(D)转换为经典描述逻辑SROIQ(D)的推理算法,从而证明了线序格下L-SROIQ(D)的可满足性推理是可判定的。     

模糊空间描述逻辑及应用

提出了基于空间推理和模糊逻辑的模糊空间描述逻辑FSDL,它可以作为支持不确定性推理的空间语义Web和空间本体的理论基础。FSDL在经典描述逻辑上增加了能描述空间关系的复杂关系项和模糊化概念、关系的语法、语义。随后给出了表推理算法,并证明了其正确性和完备性。最后,基于FSDL定义了模糊RCC5关系。     

基于描述逻辑的模糊软集参数转换算法

通过应用模糊描述逻辑FALC (fuzzy attribute language and complement)表示问题领域和模糊软集参数知识,丰富模糊软集参数的语义;利用描述逻辑的推理能力,通过设计模糊软集转化算法,将原始模糊软集转化为符合查询决策参数语义的模糊软集,提高了模糊软集决策支持能力.     

面向矛盾问题的动态描述逻辑扩展研究

为了使动态描述逻辑DDL具有处理简单矛盾问题的能力,引入可拓集合和可拓变换对它进行扩展.文章提出了一种动态描述逻辑DDLESET,给出了DDLESET的语法形式和语义解释;对传统描述逻辑、模糊DDL和DDLESET中的ABox形式进行了比较分析;研究了DDLESET的基本推理问题,对传统描述逻辑的一致性检测算法Tableau算法进行了可拓扩展.描述逻辑DDLESET盯具有对关联度值分别为正负域的模糊断言的表示与推理能力,并可以为关联度值为负域的断言即不可满足的概念或不可实现的动作提供求解策略,从而使其变得可满足、可实现.     

β-PSML语言中的混合推理算法

研究了由描述逻辑和Horn子句组成的β-PSML语言逻辑基础的理论问题,给出了基于可确定描述逻辑的混合推理算法.在无递归情况下,β-PSML语言中单步的Horn子句推理需要由一个更为复杂的推理步骤所取代,称这个推理步骤为β-PSML语言中的混合推理.β-PSML语言中的混合推理问题可以描述为:通过结合Horn子句的前件与描述逻辑的术语是否可以推导出Horn子句集中一些Horn子句的前件.     

专家系统中一类新的近似推理模型ARM

本文提出专家系统中的基于模糊语言逻辑的一类新的近似推理模型ARM。在ARM中,我们把领域专家知识表示的基本单元表征为一个三元组(P,β,LTV),其中P是一个模糊断言;β∈[0,1]是可信度;LTV是自信度,即语言真值。作为知识表示基本单元的三元组(P,β,LTV)将事实、模糊关系(模糊谓词)、模糊产生式规则等结合起来,构成一个模糊推理网络。基于ARM的专家系统中的推理机制包括正向推理,逆向推理和双向推理。给出了在正向推理、逆向推理和双向推理中模糊断言的可信度、自信度和真值的传递运算方法。这类近似推理模型ARM已用于建造“煤矿生产技术管理专家系统”的推理机制。目前,就这个专家系统运行的实例来看,其推理结果与领域专家的观点十分一致。     

模糊神经网络推理技术及在故障诊断中的应用

分析了故障诊断中基于符号表示的常规推理技术和基于神经连接的神经网络推理技术的不同特点并进行了优劣比较；详细考察了用于推理的模糊神经网络基本构造及逻辑基础；给出了基于纯模糊逻辑系统和Takagi—Sugeno模糊逻辑系统的几种常用模糊神经网络推理模型；最后应用一种网络结合max-min算法分析了一个故障诊断实例，并得出较好的结果。     

β-PSML中混合推理算法的正确性证明

根据已经给出的β-PSML中的混合推理算法,通过结合产生规则,给出了β-PSML中混合推理算法的正确性证明及其复杂性分析.结果表明,在描述逻辑是可确定的情况下,无递归的β-PSML知识库可以提供一个正确和完备的推理算法.     

模糊粗糙逻辑语义及其推理

主要从粗糙集、模糊集、逻辑学等三个方面来定义模糊粗糙逻辑的概念,给出了带逻辑符号＂┑,∧,∨,→,＂的模糊粗糙逻辑的真值区间的运算。并分别从＂→,┑,∧,∨＂四个逻辑运算符研究了模糊粗糙逻辑的语义推理。     

缺省推理中的模糊知识

知识表示是人工智能中形成常识推理模型的基础,这里强调模糊逻辑在其扩展模型中充当的重要角色,笔者使用两层次模糊意义,给出了基于近似推理框架表达的缺省推理,提出了此框架下解决不一致性的新思路。     

基于矩阵半张量积方法的随机模糊系统控制器设计

利用矩阵半张量积理论研究了随机模糊逻辑和随机模糊系统的控制器设计问题。给出了随机模糊逻辑的概念及相关性质;基于半张量积理论研究了随机模糊控制器,并给出了随机模糊规则的表示形式;确定了随机模糊控制器的结构矩阵和概率转移矩阵,得到了随机模糊推理的代数表达式。数值例子说明了该方法的有效性。     

扩展OWL处理模糊知识

为了解决模糊Ontology的表示和推理问题,本文结合网络本体语言OWL的特点,在模糊描述逻辑的基础上,构建了RDF/XML式的模糊算子和公理．用来表达Ontology中的模糊概念和模糊声明;提出了OWL到模糊算子的转换规则,统一了模糊Ontology中确定知识的表示方法．最后,利用新增模糊词汇和转换规则解决了视频提取领域的模糊知识表示和推理任务．     

具有作用规则选择功能的模糊控制器硬件实现方法

基于很多条模糊控制规则的模糊逻辑推理软件化实现方法有时难以满足快时变过程控制的要求,而基于部分规则的模糊推理硬件化实现方法则具有非常高的推理速度.提出了一种基于作用模糊子集推理的数/模混合推理结构,讨论了其实现原理,并用HSPICE完成了电路的仿真试验.结果表明,当规则数增加时,具有此结构的模糊控制器的器件数目增加很少,大大节省芯片面积,而且具有纳秒级的推理速度.     

模糊控制基本推理方法及其效果分析

模糊逻辑推理是模糊控制的基础，本文系统地分析了现有模型控制基本推理方法的原理和特点，针对实时模糊控制过程，提出了作用模糊子集和相应的推理方法，比较分析了不同模糊推理方法的推理结果和控制仿真效果。     

Fuzzy reasoning model using fuzzy Petri Nets for the monitoring of robotic assembly

This paper presented a fuzzy Petri net model to deal with the monitoring of robotic assembly. Based on the fuzzy Petri net model, an efficient composite reasoning mode was proposed to perform fuzzy reasoning automatically. It can determine whether there exists an antecedent-consequence relationship between two contact states. Furthermore, various types of sensor signals can be converted to the same form of real values between zero and one, and the contradiction among large number, high degree of truth and importance of input conditions can be resolved very well by introducing the weight factors and priorities for sensor signals. Finally, a peg-in-the-hole example was given to illustrate the reasonability and feasibility of the proposed model.     

基于加权模糊推理网络的文本自动分类方法

针对数据挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于加权模糊推理网络的分类方法．网络的基本信息处理单元为模糊推理神经元,融合了模糊逻辑能够较完整的表达领域规则和先验知识以及神经网络自适应环境的优点．根据模糊推理规则的量化表示形式和微分方程数值解的动力学思想推导出网络一种新的学习算法．该算法以文本特征谓词的真度作为分类依据,体现了模糊分类的思想以旅游站点网页分类为例验证了该方法的有效性。     

基于二型模糊集的多重多维多输出模糊推理模型及Mamdani算法

模糊推理是模糊控制技术的数学核心,二型模糊集的模糊推理是研究二型模糊逻辑系统的基础。类似一型模糊集模糊推理的Mamdani算法,研究并给出了二型模糊集的多重多维多输出模糊推理模型及相应的Mamdani算法。