| 基于ALCQ(D)的CBR事例修正算法研究 |
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| 引用本文： | 黄金龙,古天龙,孙晋永,徐周波. 基于ALCQ(D)的CBR事例修正算法研究[J]. 计算机科学, 2014, 41(11): 239-246 |
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| 作者姓名： | 黄金龙 古天龙 孙晋永 徐周波 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 桂林541004 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61100025,0),桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助 |
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| 摘 要： | CBR(基于事例推理)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,事例修正是CBR的关键步骤。以ALC为代表的描述逻辑已被充分应用到CBR中,但目前在基于描述逻辑的CBR中还没有比较有效的算法来判断检索到的相似事例是否需要修正和如何进行修正。ALCQ(D)是在ALC的基础上引入定性数量约束Q和有型域D得到的。提出的算法用ALCQ(D)概念来描述CBR源事例和目标事例,先假定检索到的相似事例能够解决目标问题,即假定目标事例和相似事例同时满足知识库,但这样可能会与知识库产生冲突;接着使用冲突检测机制来查找相似事例概念描述中导致冲突的概念;最后使用概念替换规则在TBox本体库中检索该概念的最相似概念去替换它自己。研究表明,该算法具有界限性、可靠性和完备性。通过一个实例对其进行检验,结果表明,该算法可以准确修正检索到的相似事例,解决目标问题。
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| 关 键 词： | 基于事例推理 描述逻辑 事例修正 定性数量约束 有型域 |
| 收稿时间： | 2014-01-16 |
| 修稿时间： | 2014-04-11 |
Research on CBR Case Adaptation Based on ALCQ(D) |
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| HUANG Jin-long,GU Tian-long,SUN Jin-yong and XU Zhou-bo. Research on CBR Case Adaptation Based on ALCQ(D)[J]. Computer Science, 2014, 41(11): 239-246 |
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| Authors: | HUANG Jin-long GU Tian-long SUN Jin-yong XU Zhou-bo |
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| Affiliation: | Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China;Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China;Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China;Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China |
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