基于描述逻辑的模糊ER模型的表示与推理

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.     

基于描述逻辑的带属性依赖时序ER模型

分析了描述逻辑在数据库中的研究现状和存在的问题,特别是描述逻辑与时序ER模型的关系,在Artale的基础上提出了一种形式化带属性依赖时序ER模型εR\\-\\{VTAD\\}.针对带属性依赖时序ER模型εR\\-\\{VTAD\\}的需求和特点,提出了一种新的描述逻辑,即时序描述逻辑ALCQI(D)\\-\\{US\\}.给出了ALCQI(D)\\-\\{US\\}的语法和语义,提出了基于ALCQI(D)\\-\\{US\\}的带属性依赖时序ER模型,即给出了如何将带属性依赖时序ER模型εR\\-\\{VTAD\\}转化为ALCQI(D)\\-\\{US\\}知识库,以及利用ALCQI(D)\\-\\{US\\}的推理机制给出了带属性依赖时序ER模型εR\\-\\{VTAD\\}的可满足性、冗余性、包含关系和蕴含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

模糊描述逻辑FALNUI的tableaux推理

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.     

基于时态的模糊描述逻辑初探

针对现实生活中,有许多的信息都是具有时间属性并且带有模糊、不精确的特点,在时态逻辑和模糊描述逻辑基础上,利用vager集概念,对基于时态的模糊描述逻辑系统进行了初步的研究,并给出了时态模糊描述逻辑的语法和语义的相关说明.与模糊描述逻辑FALC相比,该系统的提出在一定程度上弥补了FALC作为语义Web逻辑基础在表达时序上的空白.     

基于描述逻辑的EER模型检测

首先分析基于描述逻辑的ER模型的研究现状,提出基于描述逻辑SHOIN(D)的EER模型,给出描述逻辑SHOIN(D)的语法和语义。然后研究EER模型的SHOIN(D)描述形式,以及如何将EER模型向SHOIN(D)知识库转化。最后给出EER模型可满足性、冗余性判定定理,证明了这些推理问题的正确性,并利用pellet推理机实现了EER模型可满足性和冗余性推理。     

基于模糊描述逻辑的模糊XML模型的表示与推理

通过分析描述逻辑与XML之间的关系,该文进一步研究了基于模糊描述逻辑的模糊XML模型的表示与推理.首先提出了模糊XML模型(包括模糊XML文档和模糊DTD)的形式化定义.然后针对模糊XML模型的特点和推理需求,提出了一种新的模糊描述逻辑f一ALCQwf-reg,给出了它的语法、语义、知识库以及推理算法.在此基础上,研究...     

一种模糊动态描述逻辑

分析了目前描述逻辑DL的研究现状和存在的问题,特别是动态描述逻辑DDL作为语义Web逻辑基础所存在的问题。针对语义Web需要处理模糊和不精确知识的特点和需求,对DDL进行了模糊化扩充,提出了一种新的描述逻辑,即模糊动态描述逻辑FDDL。给出了FDDL的语法和语义,研究了FDDL的推理机制。与动态描述逻辑DDL相比,该FDDL可以为语义Web提供更为合理的逻辑基础,弥补了DDL作为语义Web逻辑基础的不足。     

基于扩展模糊描述逻辑的软件数值模型

表示复杂的数值关系是软件建模的难点:直接表示复杂的数值关系会导致极高的软件模型推理复杂性。提 出采用模糊函数近似表示复杂数值关系,然后将扩展模糊描述逻辑作为软件模型形式化基础的软件模型建模框架,该 框架包含3个核心问题:软件数值域模糊化、软件数值知识库构造和软件数值模型推理。在软件数值域模糊化方面提 出模糊化方法和保证充分性的近似原则;在软件数值知识库构造方面讨论在模糊概念的基础上生成截集概念、构造声 明和术语公理的步骤和过程;在软件数值模型推理方面研究算法设计优化和分割等算法实现机制。     

基于模态的模糊描述逻辑(M-FALC)的形式化公理体系

模糊描述逻辑的提出是针对现实生活中存在的模糊现象,而模态逻辑解决的是现实生活中具有的状态和状态转换现象等。将模态逻辑中的模态思想和模糊逻辑中的模糊理论相结合,同时结合描述逻辑,形成模态模糊描述逻辑(M-FALC)。考虑不同论域中的可能存在的模糊概念,关系,公式等,本文给出M-FALC的形式化公理体系及其推理,既能解决现实问题中的状态现象又解决模糊现象。     

基于描述逻辑的特征模型

由于特征模型缺乏严格语义基础,难以对模型进行一致性推理,无法保证模型的一致性,进而影响最终软件产品的质量。本文讨论了如何使用描述逻辑对特征模型进行形式化,给出了将特征模型转化为描述逻辑ALCQI知识库的算法,通过验证转化后的知识库的一致性得到所对应特征模型的一致性。并利用描述逻辑的推理机RACER对转换得到的知识库进行推理,自动完成特征模型的一致性检查,为特征模型的一致性检验提供一种方法,实践证明这种方法具有可靠性和高效性。     

模糊面向对象数据模型的描述逻辑表示与推理

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.     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L—ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析（FCA）的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L-ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析(FCA)的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

描述逻辑关于CBox的推理复杂性

本文证明基础描述逻辑ALC关于CBox推理是非确定指数完全的。这个结论说明了描述逻辑关于CBox推理是一致地困难。本文还指出了哪些DL对于基数约束的数字编码是敏感的     

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.