基于語義網(wǎng)模糊本體的知識推理研究.pdf

1、新一代的萬維網(wǎng)一語義網(wǎng),使信息的自動化處理和機器理解更加容易。然而隨著網(wǎng)絡的發(fā)展,大量含糊不確定的模糊信息也需要表達和推理。語義網(wǎng)中的知識結構通常以本體的形式存在,模糊本體的知識推理是語義網(wǎng)應用研究的重要組成部分,這就需要一種能夠有效處理模糊信息的本體推理機對模糊本體進行推理,明確概念描述的程度。本文以此為目標,對現(xiàn)有的本體語言及其推理機制進行了深入的研究,取得了一些成果。
　　 首先,由于現(xiàn)有的本體推理機分別是單方面基于描述邏

2、輯或基于規(guī)則的,在處理模糊本體方面都有其局限性。由于各種推理機中模糊本體表示方法存在差異性,因而導致對模糊本體的處理效率很低。
　　 其次,為了解決模糊本體知識推理的瓶頸問題,本文將模糊本體作為應用對象,著重研究了模糊本體及其表示方法、模糊描述邏輯,并對目前存在的處理模糊本體的推理機進行了剖析。本文在詳細比較了幾種主流推理機的性能優(yōu)缺點之后,確定了用規(guī)則引擎Jena來對特定領域的模糊本體進行解析,同時由于Jena能編寫用戶自定義

3、規(guī)則,彌補了內(nèi)置推理規(guī)則的不足。然后選擇基于描述邏輯的推理機Pellet檢查語義網(wǎng)中模糊本體是否存在矛盾知識,確保模糊本體知識的一致性。用僅有的支持模糊數(shù)據(jù)類型信息推理的FuzzyDL實現(xiàn)語義網(wǎng)模糊本體的知識推理。
　　 最后,本文在借鑒Pellet、JenaAPI和FuzzyDL推理機優(yōu)點的基礎上,引入了規(guī)則和描述邏輯推理結合的混合方法,設計了一種混合式模糊本體推理機框架,通過對模糊本體進行約簡、一致性檢測最終實現(xiàn)模糊本體的知