带传递关系和存在量词的描述逻辑MSC推理

分析了描述逻辑非标准推理的重要性,特别分析了描述逻辑MSC推理的研究现状和存在的问题.针对目前描述逻辑MSC推理不能同时处理传递关系和存在量词的不足,研究了带传递关系和存在量词的描述逻辑εL+的MSC推理问题.提出了一种新的εL+-述图,利用描述树和描述图给出了描述逻辑εL+的MSC近似推理算法,并利用εL+-描述树同态和εL+-描述树描述图同态证明了MSC近似推理算法的正确性.作为一个附带的结果,利用εL+-描述树描述图同态给出了εL+的实例推理算法,也证明了实例推理算法的正确性.     

描述逻辑εL混合循环术语集的LCS和MSC推理

分析了描述逻辑循环术语集的研究现状和存在的问题,在F.Baader工作的基础上进一步研究了描述逻辑εL混合循环术语集的LCS(least common subsumer)和MSC(most specific concept)推理问题.给出了εL混合循环术语集的语法和语义.针对εL混合循环术语集LCS和MSC推理的需要,提出了TBox-完全的概念,并重新定义了描述图.使用描述图和TBox-完全给出了最大不动点语义下εL混合循环术语集LCS和MSC的推理算法,证明了推理算法的正确性,并证明了推理算法是多项式时间复杂的.该推理算法为εL混合循环术语集的LCS和MSC推理提供了理论基础.     

描述逻辑εL混合循环术语集的LCS和MSC推理

分析了描述逻辑循环术语集的研究现状和存在的问题,在F.Baader工作的基础上进一步研究了描述逻辑εL混合循环术语集的LCS(least common subsumer)和MSC(most specific concept)推理问题.给出了εL混合循环术语集的语法和语义.针对εL混合循环术语集LCS和MSC推理的需要,提出了TBox-完全的概念,并重新定义了描述图.使用描述图和TBox-完全给出了最大不动点语义下εL混合循环术语集LCS和MSC的推理算法,证明了推理算法的正确性,并证明了推理算法是多项式时间复杂的.该推理算法为(L混合循环术语集的LCS和MSC推理提供了理论基础.     

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.     

描述逻辑系统εLN中概念最小公共包含推理研究

描述逻辑的非标准推理是上世纪末本世纪初研究者们提出来的一种新的推理机制,它主要包括最具体概念、最小公共包含、匹配问题以及概念的重写等等。非标准推理的提出主要是为了解决人们在知识库的构建、管理、维护等方面遇到的问题,它能为自下而上的知识库构建方式提供必要的支持,这些是传统的标准推理无法提供的。随着描述逻辑的运用越来越广泛,知识库的构建、管理、维护是人们无法回避的问题,因此描述逻辑的非标准推理的研究成为近年来描述逻辑研究者们所关注的热点问题。本文分析了描述逻辑中概念最小公共包含(LCS)推理机制的研究现状和存在的问题,针对目前LCS推理在同时处理存在限制和数量限制的不足,研究了描述逻辑系统εLN的LCS推理算法。首先定义了εLN中的概念描述树及其同态关系,利用描述树之间同态关系给出了概念间包含关系算法。然后通过定义描述树的笛卡尔积给出了εLN中的LCS推理算法,并指出该算法是多项式时间复杂的。     

描述逻辑系统εLN中概念的匹配算法研究

分析了描述逻辑非标准推理的重要性,总结了描述逻辑中概念的匹配推理研究现状和存在的问题,针对匹配推理在处理数量限制和存在量词的不足研究了描述逻辑系统εLN中概念的匹配推理。将概念变量引入描述语言εLN,定义出了εLN中概念模式,进而给出了εLN中概念的匹配算法,证明了算法的可靠性并指出该算法计算出的匹配极小完全集的基数是随着匹配问题的大小(size)呈指数增长的。     

描述逻辑εLN 循环术语集的不动点语义及推理

循环术语集是描述逻辑长期以来的研究难点,其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,将Baader 的工作扩展到新的方向.针对更大的描述逻辑系统研究了循环术语集的语义及推理机制,即在描述逻辑εL 的基础上添加数量约束构造算子,提出了描述逻辑εLN,给出了εLN 的语义(包括不动点语义和描述语义).针对εLN 的需要,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给出了不动点语义下εLN 循环术语集的可满足性和包含关系推理算法,并证明了推理算法是多项式时间复杂的.     

带RVM的描述逻辑εL混合循环术语集的语义及推理

分析描述逻辑循环术语集的研究现状和存在的问题,在F.Baader和S.Brandt的基础上进一步研究带RVM的描述逻辑εL混合循环术语集的语义及推理问题.给出带RVM的εL混合循环术语集的语法和语义.针对带RVM的εL混合循环术语集包含推理的需要,提出TBox-完全的概念,并重新定义描述图,使用描述图之间的模拟关系和TBox-完全给出最大不动点语义和描述语义下带RVM的εL混合循环术语集的概念包含推理算法,证明推理算法的正确性,并证明推理算法是多项式时间复杂的.     

描述逻辑系统uεVN中概念的包含关系

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括:最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等.过去人们主要研究那些不舍数量限制的描述逻辑系统,该文研究的是描述逻辑系统μεVN中的一种重要的非标准推理,它同时含有了并、存在约束量词、全称约束量词和数字限制.利用定义μεVN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的充要条件.     

描述逻辑系统FLεN中概念的最小公共包含算法研究

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括:最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等.过去人们主要研究那些不合数量限制的描述逻辑系统,研究的是描述逻辑系统FLεN厂中的一种重要的非标准推理--概念的最小公共包含,它同时含有数量限制和存在限制,是对前人工作的推广.首先定义了FLεN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的推理算法,然后通过两棵概念描述树的笛卡儿积给出了两个概念的最小公共包含推理算法并指出了概念A,B的最小公共包含概念LCS(A,B)的大小size(LCS(A,B))是随着size(A),size(B)呈指数增长的.     

基于GP与XML的模糊知识处理技术设计与实现

文章采用遗传规划(GP)方法实现了专家系统中对模糊知识的获取,并结合XML(Extensible Markup Language)数据表示技术将模糊知识存储为XML标记格式,在此基础之上,设计了一套模糊推理指令及相应的人机交互界面,实现了模糊知识推理,并在农业专家系统开发平台上得到了成功应用。     

面向功能的表达系统HAR

HAR(Hypothesis Associative Representation)系统是一个面向功能的表达系统,由三部分组成:表达语言HARL、知识库管理子系统和推理机.HAR系统提供了三级描述和假设联想功能,把领域知识的表达和运用知识的推理控制策略紧密地结合在一起,实现对子问题求解的功能化表达.