支持模糊数据类型表示的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G)

分析了现有描述逻辑在模糊知识和数据类型表示方面存在的问题,提出了一种新的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G).F-SHOIQ(G)不仅能够表示模糊知识,而且能够表示含有自定义模糊数据类型及自定义模糊数据类型谓词的模糊数据信息.首先,给出了模糊数据类型域的概念和模糊数据类型表示的一般形式,在此基础上,定义了F-SHOIQ(G)的语法、语义及相应的知识库,进而给出了基于模糊Tableaux的F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理算法.其次,将经典描述逻辑中的推理结构(该结构将Tableaux扩展规则推理和数据类型推理相分离)用于F-SHOIQ(G)的推理问题,设计了相应的模糊数据类型推理机.最后,详细证明了F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理问题是可判定的.在数据类型表示方面,F-SHOIQ(G)具备比FSHOIQ更强的表达能力和推理能力,为语义Web表示和推理模糊数据信息提供了理论基础.

用范畴论和SHOIQ(D)DL形式化上下文

为了解决在动态环境下不断进化的本体知识库和资源整合所带来的上下文环境问题,作者从范畴论的角度在一种描述逻辑SHOIQ(D)内提出了一个基于上下文的Context-SHOIQ(D)形式系统,文章对其语法、语义,以及有关推理和知识表示的若干元语言进行了论述,最后讨论了该形式系统实现异构信息集成的方法.

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UML类图模型的一致性检查方法

UML中的类图采用直观的图形化表示方法,有效描述了待建系统的静态特征,为系统设计人员发现系统模型中存在的不一致性和冗余等问题,提供了有效的分析工具。但是对于复杂的系统,完全依靠系统分析人员发现模型中存在的不一致性和冗余等问题是不现实的,应当为建模工具赋以模型自动一致性检查功能。SHOIQ(D)是描述逻辑家族中可判定的子集,它在保证推理可判定的同时,具备较强的描述知识能力。鉴于上述特点,通过从UML类图图元中抽取语义,用SHOIQ(D)形式化描述类图图元,借助自动推理引擎,从而使基于UML类图模型的自动一致性检查功能得到实现。根据该方法改进后的建模工具,可以自动发现基于UML类图模型中存在的不一致性和冗余等问题。

面向语义Web的描述逻辑

分析描述逻辑 SHOIQ(D)与语义 Web 的关系,特别是 SHOIQ(D)与语义 Web 本体语言的等价性.但由于SHOIQ(D)的复杂性,目前只给出它的语法和语义,还没有研究给出它的推理机制.在描述逻辑 SHOIQ 推理机制的基础上,首先提出 SHOIQ(D)的 tableaux 的概念.然后重点研究基于 tableaux 的 SHOIQ(D)的推理机制,提出SHOIQ(D)-tableaux 推理算法,并证明该算法的正确性.