基于Rough集的模态语义数据分析

1.引言 知识的表示与管理一直是当今人工智能领域的研究热点课题,而逻辑表示是人工智能中使用最早的表示模式之一[1],特别是模态逻辑的研究越来越得到人们的重视.模态逻辑中加入了"必然"和"可能"两种模态算子,从而对命题演算给出了恰当的非真值系统,使其从纯粹逻辑领域走向应用领域[2].虽然用模态表示的知识模式具有很好的优点,如证明过程的推理规则有效,具有很好的理解形式语义的能力,但是其最大的、难以克服的缺点是表示和处理的分离,如何用可操作的方法来处理逻辑表示的数据一直是研究者探讨的热点.目前关于Rough集和模态逻辑的工作主要是通过Rough集的近似计算和模态算子的相似性来对Rough理论进行研究[3,4].本文通过对Rough集理论的研究,证明了其近似算子、模态算子与关系运算的等价性,并从关系运算的角度给出了模态算子与近似集计算的步骤.特别地,我们通过对模态逻辑中特定实例的研究,得出其数据表示中知识的精确定义,并在一般情况下根据可达关系(accessibility relation),运用Rough集概念对知识进行近似描述.