模糊描述逻辑f-DLR-Lite∩的合取查询回答

分析了描述逻辑合取查询回答的研究现状及存在的不足,在描述逻辑DL-Lite和模糊集理论的基础上,提出了一种可表示和处理n元关系,并允许在包含公理左侧出现概念合取的新的模糊描述逻辑f-DLR-Lite∩,并给出其语法和语义及知识库的形式.提出了一种兼容查询阈值和用户指定权重的模糊查询语言,给出了利用这种语言在f-DLR-Lite∩知识库上进行合取查询的具体步骤和算法,并进行了算法时间复杂度分析,讨论了该合取查询过程的一阶逻辑可归约性.f-DLR-Lite∩弥补了经典描述逻辑在知识表示和推理上的不足,扩展后的查询语言对用户查询意图的表达更加精确合理.

模糊描述逻辑知识库查询蕴涵的判定方法

大规模领域本体的快速发展对语义Web领域的数据访问提出了更高的要求,而基本的本体推理服务已不能满足数据密集型应用中处理复杂查询(主要是合取查询)的迫切需要.为此,大量的研究工作集中在本体和描述逻辑知识库合取查询算法的设计实现上,并开发出了很多知识库存储和查询的实用工具.近来模糊本体和模糊描述逻辑的研究,特别是它们在处理语义Web中模糊信息方面,得到了广泛关注.文中重点研究了模糊#0这一族极富表达能力的描述逻辑知识库的合取查询问题,提出了相应的基于推演表的算法,证明了算法对于f-#0123的真子逻辑的可靠性、完备性和可终止性.证明了算法对于f-#0123是可靠的,并分析了导致算法不可终止的原因.对于该问题的数据复杂度,证明了当查询中不存在传递角色时其严格的CONP上限.对于联合复杂度,证明了算法关于知识库和查询大小的CO3NEXPTIME时间复杂度上限.

含有合取查询的时态描述逻辑ALC-LTL模型检测

时态描述逻辑ALC-LTL在命题线性时态逻辑LTL中引入了描述逻辑ALC的刻画能力,可以对语义Web环境下动态系统的时序特征进行刻画。该文在ALC-LTL中进一步引入合取查询,增强ALC-LTL公式的描述能力,并在此基础上给出了含有合取查询的时态描述逻辑模型检测算法。模型检测算法由3个步骤组成:首先,根据时态规范中涉及的合取查询从描述逻辑的角度在系统状态中进行推理和检索,求出满足合取查询的所有实例;其次,将这些实例映射为命题并带入时态规范中,将含有合取查询的ALC-LTL模型检测问题转换为命题LTL的模型检测问题;最后调用LTL的模型检测算法完成规范验证。该工作从描述逻辑的角度对传统的命题线性时态逻辑的模型检测问题进行了扩展,适合于在语义Web环境下对语义Web等动态系统的时态性质进行刻画和验证。

本体和描述逻辑在景点查询中的应用研究

旅游网站中的景点查询是针对单一选项的基于关键字的查询,查询结果不能完全令用户满意。为了解决这一问题,文中将本体和描述逻辑应用到景点查询中,提出了一种新方法。该方法首先依据景点领域本体对景点进行语义标注,然后将获取的用户查询请求预处理后提交给推理机,推理机则将景点知识库转化为概念包含结构,并将查询请求预处理后插入到该概念包含结构中。最后通过匹配算法,将推理结果按满意度返回给用户。实验证明,该方法能够提高查全率和查准率,从而证明了该方法的可行性和有效性。

一种基于逻辑的数据集成查询处理器设计

提出一种新的、基于逻辑的数据集成应用方案:用描述逻辑表达中介模式,能实现基于LAV源描述法的虚拟数据集成技术与物化数据仓库技术的无缝结合.在该集成应用框架下,利用Datalog谓词逻辑推理与描述逻辑自动推理相结合的混合推理机制,设计了一个集成查询重写处理算法,并将其作为实现集成系统查询处理器的基础.结果表明,当查询表达和源视图描述规则均为合取形式的规则时,该算法总能返回一个具有最大包含的查询重写,且对源描述规则数目增加不敏感,有较好的线性可伸缩性,能适应大量数据的集成处理.

一种带传递关系的认知描述逻辑研究

描述逻辑是语义Web的逻辑基础,它是形式化表达领域知识的一种工具.描述逻辑是一阶逻辑的可判定子集,适合对领域知识的概念术语进行建模.因为某些应用程序的需要和领域知识难以完全描述的因素,Web上有大量的不完全知识.描述逻辑基于开放世界假设,只能表达单调推理,不能处理不完全知识.在描述逻辑中加入认知运算符K可以得到认知描述逻辑.认知描述逻辑因其非单调特性和良好的时间复杂度等特点在处理不完全知识方面有较好的优势.在认知描述逻辑ALCK的基础上加入传递关系属性提出了新的认知描述逻辑语言ALCKR+,保留了描述逻辑原有的优点,增强了表达能力并通过认知查询拥有了非单调推理的能力.设计了ALCKR+的语法、语义以及表算法,给出了表算法的正确性以及可判定性证明,证明表算法的时间复杂度为PSPACE-complete.

基于本体的语义信息查询系统的研究与实现

提出并实现了一个以特定领域的概念化模型——领域本体作为统一语义模型的关系数据库网上发布与集成系统DIDSBS。该系统从领域本体出发，提出并实现了形式化本体和DTD(Document Type Definition ，文档类型定义)、DTD和关系视图的转换算法,实现了XML文档和数据库视图在语义和结构上的对应关系。

分布式环境下基于形式化领域本体的查询处理

为了提高语义Web查询的查全率和查准率,文中提出了一种基于形式化领域本体的查询处理方法.首先采用描述逻辑表达领域本体的语法和语义,实现领域本体的形式化转换;然后基于转换后的形式化领域本体,采用含半幺群概括演算作为基于形式化领域本体查询转换的目标语言,定义了用户查询到含半幺群同态查询的转换规则和语义优化处理、查询重写规则,最后通过实验验证了该方法的查询性能.

认知描述逻辑ALCKR+:描述逻辑的一个非单调扩展

描述逻辑是语义Web的逻辑基础,是形式化表达领域知识的工具。但是描述逻辑只能表达单调推理,不能处理不完全知识。认知描述逻辑因其非单调特性和良好的时间复杂度等特点在处理不完全知识方面有较好的优势。本文在认知描述逻辑ALCK的基础上提出了新的认知描述逻辑语言ALCKR+,保留了描述逻辑原有的优点,加入传递角色属性,增强了表达能力,并通过认知查询拥有了非单调推理的能力。设计了ALCKR+的语法、语义以及表算法。

基于语义的查询优化方法

阐述了目前有代表性的几种语义推理查询方法.应用一些有效的优化查询技术对知识库中庞大的ABox进行本体的查询推理,以提高对知识库的利用效率和语义网的服务质量.基于模块化的推理方法是通过语义知识将一个查询推理转化为一个基本的概念表达形式,首先计算出和查询任务相关的模块,然后在该模块而不是整个知识库中进行查询.使用语义的查询减少了查询过程中的计算和推理,是节约资源、提高效率的方法.

领域本体的查询扩展和检索研究

针对用户查询需求无法清晰准确地表述查询要求以及单一选项基于关键字查询的缺陷,以中华传统美食领域为背景,提出一种基于改进查询扩展法和描述逻辑的查询方法。该方法将本体相关技术应用到基于局部分析的本体查询扩展法中,利用描述逻辑良好的推理机制和知识表达能力将显示声明和定义的隐藏知识挖掘出来。结果证明,此方法能得到更精确的查询效果。

多知识库整合技术在企业供应链中的应用

企业供应链中数据的独立性较差,智能化程度较低。为此,提出一种多知识库整合技术,并将其应用于企业供应链中。通过寻找TBox间的重叠区域,建立概念关联,消除数据冗余性和不一致性,以整合知识库。设计多ABox优化技术及其实现算法,给出服务请求子系统结构、服务接收子系统和知识库整合中心框架。实验结果表明,该技术能减少系统运行时间。

独立智能外设(CIN-IP)的设计与实现

智能网技术是目前国际通信界研究的热点。近年来独立智能外设的实现方式越来越受到人们的重视。研究并开发独立智能外设对智能网的应用具有十分重要的意义。本文提出了CIN-IP(Chinese Intelligent Network-Intelligent Pheriphere)的基本概念和体系结构,并讨论了所使用的关键技术。

教育资源语义Web原型机OntoLom的研究

在互联网上按语义对信息定位,目前尚无一个完美的解决方案。近年的研究发现,通过对某一知识领域建立本体(Ontology),并建立相应的语义网(Semantic Web),从而实现这一知识领域的语义搜索,理论上来说是可行的。为实现这一构想,本研究课题以IEEE发布的《学习对象元数据》为知识领域,以W3C发布的OWL本体规范为技术标准,以University of Manchester研制的FaCT++作为推理机,研制《教育资源语义Web的原型机—OntoLom》,成功实现在教育资源知识领域的按语义搜索。

城市智能交通系统知识库的综合推理

城市公共交通(地铁,公交,出租车等)智能系统,都各自建立起自己的知识库和专家系统,但是这些知识库是相互独立的。为了应对不同领域知识库的融合问题,提出一种基于描述逻辑的知识库融合方法。这种方法的主要思想是基于描述逻辑建立起知识库描述语言的积语言,并建立用于这种混合知识库推理的Tableau算法,然后把算法具体应用到某城市的交通信息系统的智能查询中。实例分析表明,混合描述逻辑能够给人们带来更高效的信息服务。