基于动态描述逻辑的语义Web服务推理

语义Web服务的提出是为了解决Web服务资源在语义Web中的自动发现、组合和执行等问题,基本思路是将本体承载的静态知识与对Web服务动态功能的描述有机地结合起来.动态描述逻辑是描述逻辑的一种动态扩展,支持面向语义Web的对动作的描述和推理.文中利用动态描述逻辑DDL(SHOIN(D))的描述和推理功能,提出对语义Web服务进行建模和推理的一种有效途径.从OWL-S中的Process Model出发,将语义Web服务建模为基于DDL(SHOIN(D))的动作理论,其中,对应于Process Model中的原子过程,可以对输入、输出、局部变量、前提条件、结果等多个方面进行建模;对应于Process Model中的复合过程,可以相应地对数据流以及顺序、选择、乱序、条件、迭代、循环等控制结构进行刻画.以建模后得到的动作理论为基础,应用动态描述逻辑的推理机制,可以分别对语义Web服务的可实现性、可执行性、投影、规划等问题进行推理.这些推理功能为语义Web服务的自动发现和自动组合提供了有效的支持.

语义web中以描述逻辑为本体语言的推理

语义Web是worldwideweb的发展方向,它的实现能有效地提高互联网的智能化程度,进而提高其使用效率。描述逻辑作为语义Web的一个逻辑基础,成为其研究和开发的重要内容。该文讨论了语义Web中以描述逻辑为本体语言的推理方法,并对其应用作了简要的分析。

基于Ontology和描述逻辑推理的Web题目资源检索

Web网上存在着大量题目资源,学生在学习过程中需要准确找到与其所学知识真正相吻合的题目。但是从题目的语言表述往往很难获得其语义信息,合适的题目难以找到。该文提出了一种基于Ontology和描述逻辑推理的Web题目资源检索方案。该方案通过为Web题目资源添加语义注释,并通过描述逻辑推理完成基于语义的题目资源检索,使学生获得与其所学知识语义相关的题目。采用OWL描述Ontology、使用推理机RACER实现描述逻辑推理。

基于描述逻辑的语义Web服务动态复合推理和验证

描述逻辑具有良好的知识表示能力和强大的推理能力,AI规划具有良好的行为状态变化建模能力。将描述逻辑与AI规划相结合,提出一种基于描述逻辑的语义Web服务动态复合机制,并对其进行逻辑证明。

面向语义Web语义表示的模糊描述逻辑

分析了语义Web语义表示理论的研究现状及存在的问题,提出了一种新的面向语义Web语义表示的模糊描述逻辑FSHOIQ(fuzzy SHOIQ).给出了FSHOIQ的语法和语义,提出了FSHOIQ的模糊Tableaux的概念,给出了一种基于模糊Tableaux的FSHOIQ的ABox约束下的可满足性推理算法,证明了可满足性推理算法的正确性.提出了FSHOIQ的TBox扩展和去除方法,并证明了FSHOIQ的TBox约束下的包含推理问题可以转化为ABox约束下的可满足性推理问题.FSHOIQ为语义Web表示和推理模糊知识提供了理论基础.

基于动态描述逻辑的语义Web服务匹配研究

动态描述逻辑(dynamic description logic,DDL)是描述逻辑(description logic,DL)的一种动态扩展,它支持语义Web环境下对动作的描述和推理.提出了一种基于动态描述逻辑的语义Web服务描述与服务匹配方法:将服务需求方的目标服务以及服务发布方的原子服务用动态描述逻辑的动作进行描述,解决了语义Web服务的一致的形式化表述问题;将目标服务和原子服务的匹配问题归结为动态描述逻辑的公式可满足性判定问题,利用动态描述逻辑对动作的推理功能,发现与目标服务相匹配的原子服务组合.动态描述逻辑的公式可满足性问题是可判定的,解决了利用一阶谓词逻辑进行逻辑推理时的不可判定性.

用描述逻辑进行语义Web服务组合

针对面向服务功能的语义Web服务组合问题,特别是经典的人工智能规划方法无法有效地处理Web服务执行过程中动态产生的新个体,以及基于服务匹配的方法则无法充分利用服务I/O参数类型之间大量的语义关联等关键问题,通过动态逻辑和描述逻辑之间的对比研究,采用描述逻辑公理来刻画Web服务的IOPR(inputs,outputs,precondilions and results),扩展了基于动态逻辑的人工智能规划方法,提出了把语义Web服务组合问题转化为描述逻辑推理问题的方法,克服了经典的人工智能规划方法中的困难和基于服务匹配的服务组合方法的缺点.

基于动态描述逻辑的语义Web服务组合

应用合适的形式系统对语义Web服务建模是实现语义Web服务自动组合的前提;形式系统的表达能力和计算性能决定了语义Web服务组合的准确度和求解效率.动态描述逻辑DDL(X)将动态逻辑、描述逻辑以及构建在描述逻辑之上的动作理论有机地结合,为语义Web服务的建模提供了新的工具.提出了一种基于DDL(X)的语义Web服务自动组合方法.首先,在将OWL-S表示的语义Web服务建模为动作的基础上,将语义Web服务组合问题建模为基于DDL(X)的规划问题,其中规划问题的规划解可以由DDL(X)中的任一动作构成,从而可以支持OWL-S中不含有Split和Split+Join的各种Web服务组合方案.针对建模后得到的任一规划问题,给出了用来判断是否存在规划解的判定算法,证明了算法的可终止性、可靠性和完备性.最后,当规划解存在时,可以根据判定过程将其解析出来.文中的方法充分发挥了DDL(X)在表达能力和计算性能等方面的优势,为语义Web服务自动组合提供了一套有效的理论工具.

支持术语公理约束的扩展模糊描述逻辑推理

扩展模糊描述逻辑是对描述逻辑的一种模糊扩展,支持对复杂模糊知识的表示和推理,但该逻辑缺乏支持术语公理约束的推理算法.提出扩展模糊描述逻辑EFALCR+(extended fuzzy attributive concept description language with complements and transitive roles)的受限TBox(terminological box)描述术语公理,给出受限TBox约束下的EFALCR+推理算法,并对该算法进行优化,证明优化后的算法是正确完备的,时间复杂性不超过指数,最后证明受限TBox约束下的EFALCR+推理问题是指数时间完全问题.优化算法的最坏时间复杂性已达到该问题推理算法的复杂度下界,是实现术语公理约束下模糊知识库推理的有效算法.

基于描述逻辑规则的语义Web服务组合

针对OWL-S语义Web服务自动组合问题,提出了一种基于描述逻辑(DL)规则的建模和组合方法.将ServiceProfile中的原子服务及其输入、输出参数分别建模DL中角色和概念,将概念间上下位关系和ProcessProfile中组合流程模型建模为DL规则,以一种统一的方式刻画语义Web服务的静态功能语义和动态交互特征;提出了刻画顺序服务组合的DL规则链和描述Split+Join结构的服务组(WSC)模型,将并发服务组合转为基于WSC的顺序组合,将语义Web服务组合归结为WSC和DL规则链发现过程.与已有的方法相比,该方法将语义Web服务组合问题统一在DL规则的框架下,弥补了基于DL无法描述Web服务动态特征的缺陷,避免了Petri网推理和谓词演算等进行Web服务组合时限于命题逻辑层面无法充分利用语义信息的问题,也克服了基于智能规划的组合方法限于顺序组合的问题.

FRESG:一种模糊描述逻辑推理机

作为语义Web的逻辑基础,描述逻辑可为其提供推理支持,因而描述逻辑推理机是语义Web付诸应用的根本载体.基于模糊描述逻辑F-ALC(G),设计并实现了模糊描述逻辑推理机FRESG1.0,它支持含有模糊用户定制数据类型谓词的模糊数据类型信息的表示和推理.简要介绍了FRESG1.0的主要推理功能以及所使用的编程语言;详细描述了FRESG1.0的总体结构及其主要组成部分的设计与实现,其中着重阐述了FRESG1.0推理机的特色和设计实现过程中所采用的算法、实现技术.通过测试案例可以看出,FRESG1.0推理机具备较强的推理能力,尤其具备目前其他推理机所不具备的推理模糊用户定制数据信息的能力.FRESG1.0具有较强的模块化结构,有很好的可扩展性,为今后对其进行深入研究和扩展奠定了基础.

面向语义Web的逻辑描述原语扩展

语义Web旨在利用知识工程中成熟的技术为数据和知识交换提供语义上的互操作性,为了针对Web这种标记语言环境描述一阶命题逻辑公式、Horn子句和推理规则,本文对OIL/RDFS进行了扩展,定义了相关的逻辑描述原语.通过典型的命题规则表示示例,说明了本文的原语扩展为命题公式、推理规则表示提供了可行的方法.

面向语义Web的Expressive格值描述逻辑(英文)

提出了一种基于可信度格的Expressive模糊描述逻辑框架,对描述逻辑SROIQ(D)进行了模糊化扩充,建立了一种面向语义Web的基于格的模糊描述逻辑L-SROIQ(D),给出了L-SROIQ(D)的语法、语义和逻辑性质,以及建立了一个线序格下的将模糊描述逻辑L-SROIQ(D)转换为经典描述逻辑SROIQ(D)的推理算法,从而证明了线序格下L-SROIQ(D)的可满足性推理是可判定的。

用描述逻辑实现语义主题Web服务组合的方法

针对面向服务计算所具有的分散性、不确定性等因素的影响,以及服务发现、选择和组合存在技术和高效应用上的瓶颈,提出一种用描述逻辑实现主题服务组合的方法。该方法将主题图与Web服务用描述逻辑进行融合,并在融合过程借助本体实现主题图与Web服务间的描述,进而形成一种语义主题Web服务。最后用基于SHOIQ的Tableau决策算法实现语义Web主题服务组合。案例分析表明该方法可行且有效。

基于动态描述逻辑的语义Web服务PE匹配算法

将基于描述逻辑断言构成的PE描述公理的有限集合看作一个本体知识库,因此有关PE的语义匹配问题就转化到两个基于描述逻辑的本体知识库之间的逻辑蕴含判定问题,然后将逻辑蕴含推理问题转化为本体库的可满足性检测问题,并通过可判的扩展算法解决,同时对匹配结果进行有意义的排序及分类.所提方法与现有方法相当的情况下,具有更高的查全率,能够更好地区分匹配结果.

一种基于描述逻辑的语义Web服务发现方法

针对传统语义Web服务搜索技术的局限性,提出一种基于描述逻辑和推理规则的Web服务发现方法,可用来发现符合OWL-S语言描述的Web服务。给出了表达用户搜索需求的表达式定义、语义运算符操作的完整语义及表达式良构性检测算法,并展示出搜索表达式的使用示例。

面向语义Web的直觉模糊粗描述逻辑(英文)

分析了面向语义Web的直觉模糊粗描述逻辑的研究现状和存在的问题,基于(",#)-直觉模糊粗集理论将直觉模糊描述逻辑和粗描述逻辑进行了集成,即提出了一种新的直觉模糊粗描述逻辑.针对与本体语言OWL 2等价的描述逻辑SROIQ(D),对SROIQ(D)进行了扩充,提出了直觉模糊粗描述逻辑IFRSROIQ(D),给出了IFRSROIQ(D)的语法、语义和性质,证明了IFRSROIQ(D)的推理问题(包括知识库可满足性、概念可满足性、概念包含、逻辑推导、ABox一致性推理等)可以归约到基于完备格的描述逻辑L*-SROIQ(D)上对应的推理.

基于Agent的语义Web服务框架及其逻辑描述

通过研究Agent技术与语义Web服务技术在应用中结合的方式和Agent在语义Web服务技术体系中需要扮演的角色,以及Agent与语义Web服务结合的具体实现,提出了一种基于Agent的语义Web服务框架。在此框架的原理基础上,利用扩展逻辑C&L意图理论描述了框架中Agent的工作过程以及语义Web服务的内容。

基于描述逻辑的语义Web本体研究

语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识的理解的问题,首先需要解决的问题就是计算机对知识的理解问题,只有计算机理解了所建立的知识,才能在此基础上展开推理服务。首先讨论了传统知识表示方式的缺陷,然后对本体论的逻辑基础———描述逻辑进行了研究。由于OWLDL和描述逻辑的一致关系,因此使用OWLDL来表示本体。介绍了描述逻辑推理系统RACER。最后提出了解决本体层知识表示方法的解决方案。

基于描述逻辑的推理系统设计与实现

语义Web的出现使得描述逻辑成为近期的研究热点,作为本体描述语言的基础,描述逻辑具有较强的表达能力.设计并实现了基于描述逻辑Tableaux算法的推理系统,实验结果表明,该系统可实现本体基本推理功能、TBox及ABox推理功能,且能融入到语义Web的实际应用系统中,减少对计算机的人工干预,在一定程度上提高了机器的理解能力.