基于描述邏輯的本體推理技術研究.pdf

1、語義網為信息的自動處理提供了可靠的網絡框架模式，它成為解決Web中信息雜亂，無法快速、有效地進行檢索和維護的關鍵，因此受到人們的廣泛關注，成為當前研究的熱點。本體定義了共享概念建模的形式化規(guī)范說明，它實現本體層Web信息的共享和交換，成為語義網研究的重點，但面對越來越多的不同領域本體，如何快速有效的實現知識的檢索、共享及相關處理成為了一個難題。本體推理就是要將顯式定義和聲明中隱藏的知識提取出來，促進知識的共享和知識相關處理，它為解決上述

2、問題提供了思路。描述邏輯其自身具有良好知識表達和推理機制，因此對于基于描述邏輯的本體推理技術的研究具有重要的意義。
　　本文對本體推理過程中使用的算法和相關技術進行了深入的研究，依據現有文獻發(fā)現當前所使用的Tableau算法在推理中最壞時間復雜性是NExpTime，加之優(yōu)化技術效率并不明顯。因此，本文結合實際在Tableau算法的基礎上提出了一種優(yōu)化的概念分類算法，它能有效地提高本體推理的效率。通過實驗對比，驗證了優(yōu)化的概念分類算