预测模型标记语言应用分析

论文在阐明统计分析中的预测模型移植问题之后,介绍了预测模型标记语言(PMML),提出基于PMML的应用框架,并通过DataSpace和SolEuNet两个实际应用分析和探讨了PMML。最后总结了对数据处理的认识和PMML/XML的展望。     

基于描述逻辑的概念图推理

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.     

基于描述逻辑的XACML策略研究

针对XACML策略间的语义表示、冲突等问题,提出基于描述逻辑的形式化方法,对XACML策略的目标、规则、规则组合算法和策略冲突消解算法进行形式化处理,并给出基于描述逻辑的规则间冲突检测方案.分析结果表明,该形式化方法便于XACML策略的扩展,并且增强了XACML的语义表达能力和推理能力.     

基于描述逻辑的数据挖掘元数据的一致性检验

针对目前数据挖掘元模型DMM的自然语言和图形化方式缺乏精确的语义,基于DMM的数据挖掘元数据集成中的冲突问题难以发现,提出一种描述逻辑家族的形式逻辑DLRDM,给出DLRDM的语法和语义,使用DLRDM形式化数据挖掘元模型和元数据.证明DLRDM上的推理问题可以规约到ABox上的一致性检验问题.利用描述逻辑推理引擎RacerPro,对基于DLRDM的数据挖掘元数据进行推理检测以发现不一致信息,结果表明DLRoM在处理数据挖掘元数据一致性检验问题上的正确性与有效性.     

基于描述逻辑的电机故障诊断知识表示与推理

针对传统电机故障诊断专家系统中知识表示方法的不足,提出一种基于描述逻辑的电机故障诊断领域知识描述方法,并在此基础上对所构建的电机故障知识库进行了逻辑检错推理.通过对电机故障诊断领域知识进行表示和推理,可以有效地表示电机故障知识之间的关系,检测知识逻辑体系错误.在实验过程中,利用本体编辑工具Protégé采用OWL语言对其进行了实现,并通过TABLEAU算法实现了逻辑检错推理.     

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。     

描述逻辑SHIOQ的时态扩展

分析描述逻辑时态扩展的优缺点,同时结合实际应用需求,将时间当作具体领域加入到描述逻辑中来处理,给出带时态扩展的描述逻辑SHIOQ（T）的形式化描述,并给出SHIOQ（T）中概念、关系和实例的描述形式以及它们的语义解释,从而方便地实现时态知识的表达和推理。     

描述逻辑的动态时序扩展*

在一些基于本体的动态应用中,需要描述组合动作和变化域的时间特性。为了对这类应用建模,通过整合动态时序逻辑和描述逻辑,提出一类描述逻辑扩展。分析了该类扩展的基本形式DLTLALC的语法和语义,并提出一种可终止的tableau算法判别DLTLALC公式可满足性。利用该类扩展,可以表达组合动作执行过程中域变化的时间特性,该类扩展为语义Web服务等动态应用建模和推理提供了一条有效途径。     

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．     

改进的粗糙描述逻辑框架

已有的粗糙描述逻辑(RDLs)都是基于经典的粗糙集理论,也就是在讨论可以处理不确定信息的粗糙描述逻辑前首先要定义出论域中元素间的某种等价关系。事实上,人们经常会遇到用形式概念表示的对象域,这种情况下一个自然的问题就是:如何处理可能出现的不确定性概念?把形式概念分析与粗糙集理论联系起来作为基础,建立了两种新的粗糙描述逻辑。把文献[14]中Y.Y.Yao等提出的方法应用于新的RDLs,其中的上(下)近似算子分别用格论算子和集合论算子来定义。这里的近似的定义虽然不同于传统的粗糙近似算子形式,但是有很好的实用性。基于这个新颖的上(下)近似的定义,把这两组近似算子引入到描述逻辑的结构中形成两种粗糙描述逻辑FlALC和FsALC。给出了相应的语法和语义,最后还给出了扩展的Tableaux算法,其可以用来解决相应的推理问题。     

基于时序逻辑的面向方面体系结构描述语言

运用传统体系结构描述语言描述的软件体系结构(SA)方案始终存在着一些横切行为和特征,它们混杂和散列在不同的SA设计单元中,使得SA难以理解、难以演化和难以重用。针对这一问题,基于时序逻辑语言XYZ/E,在统一的时序逻辑框架下设计出一种面向方面体系结构描述语言AC2-ADL。系统地阐述了AC2-ADL的概念框架并用XYZ/E进行语义解释,最后结合案例介绍了如何用AC2-ADL对SA进行描述。     

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。     

GIS中房产空间要素的GML描述与应用研究

为了更好地实现地籍和房产要素数据的互操作，探讨了房产空间要素的GML模型及其应用，并首先分析了房产要素的类型和要素之间的相互关系，同时从精简存储、提高效率的角度出发，提出了标准单元的概念，用来描述房产要素模型；然后，基于GML语言设计了房产空间要素的XML模式，并以此定义和描述了房产要素及其属性；最后利用Java语言开发了房产管理信息系统，实现了房产权籍要素图形和属性的一体化管理。实际应用表明，该房产要素的模型是具有可操作性的。     

基于动态描述逻辑的主体模型

在动态描述逻辑的基础上,提出了一种智能主体的心智状态模型．它充分利用了动态描述逻辑统一的形式化框架,同时从静态的知识表示与推理和动态的运行与变化两个方面来刻画主体的心智状态．探讨了主体信念、行为能力、目标和规划等心智要素的表示、推理与修改等基本问题．该主体模型将理论和实践有机地结合起来,表达能力强,能够充分体现智能主体的本质特征与运行机制,为智能主体的设计与编程奠定了很好的基础．     

基于扩展描述逻辑和逻辑程序的事件动作形式化表示与推理

"事件"是比"概念"粒度更大的人类知识表示单元,更接近于人类的认知过程。动作作为事件的一个重要要素,表示事件中对象的状态的变化过程。在状态的变化过程中加入时间信息,将动作表示为对象的状态随时间变化而变化的过程,使得动作描述得更加具体。运用事件中的动作、对象和时间要素构建了一个动作形式化体系,研究了事件知识中确定性动作和不确定性动作的语法表示和语义解释。该形式化体系将扩展的带时间维的描述逻辑T-ALC和逻辑程序设计进行整合,增强了动作的表达能力;在动作的推理中,将确定性动作转化为逻辑程序Datalog规则实现动态推理,将不确定性动作转化为Datalog规则实现不确定推理。最后通过银行服务系统实例对动作的形式化表示和推理进行了验证。     

基于动态描述逻辑的UCON授权模型

使用控制(UCON)是下一代访问控制模型,其核心模型包括授权模型、义务模型和条件模型。该文的目的是使用动态描述逻辑DDL对UCON授权模型进行逻辑表述,对授权过程中的各个决定要素进行逻辑描述并提供可判定性推理,提出UCON授权模型的逻辑模型,并提供了一个完整的授权实例,为模型的实际应用奠定一个较好的逻辑基础。     

基于动态描述逻辑的多主体协作模型

基于动态描述逻辑的主体模型和协作过程就是既考虑了智能主体的知识表示与推理问题,又紧密地结合主体的设计与编程问题,把表示与推理应用到主体的具体设计中.它充分利用了动态描述逻辑的统一的形式化框架,同时从静态的知识表示与推理和动态的运行与变化两个方面来刻画主体的心智状态和协作过程,探讨了主体信念、行为能力、目标和规划等心智要素的表示、推理与修改以及联合目标的形成、多目标的规划问题.多主体协作模型将理论和实践有机地结合起来,能够充分体现智能主体的本质特征与运行机制,为多主体系统的设计与编程奠定了很好的基础.     

一种基于图转换的模型重构描述语言

提出了一种基于图转换的模型重构描述语言.针对模型重构的特征,设计了模型重构描述语言的基本元素,并给出了如何通过这些基本元素描述模型重构及重构规则的方法.在此基础上,给出了根据形式化重构规则执行模型重构的具体步骤和策略,并提供了较为完整的模型重构CASE支撑工具.通过实例讨论了该模型重构描述语言的描述能力.结果表明,该语言具有较强的描述能力,能够比较简洁地描述复杂的模型重构规则.