基于描述邏輯的語義網模糊知識表示與推理研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、描述邏輯是當前語義網表示知識和實現(xiàn)推理任務的邏輯基礎。眾多語義網應用都要處理大量的模糊知識,而經典描述邏輯不適用于模糊知識的表示和推理,因此需對描述邏輯進行模糊擴展?,F(xiàn)有的描述邏輯模糊擴展還不完善,不能支持涉及多個隸屬度以及隸屬度間比較等復雜模糊知識的表示與推理,而這類復雜模糊知識在很多實際應用中都起著關鍵作用。為此提出一種新的描述邏輯模糊擴展方法,通過對描述邏輯中的概念和關系標注隸屬度值以支持涉及多個隸屬度的復雜模糊知識描述,得到的新

2、語言稱為擴展模糊描述邏輯,然后在此基礎上進一步引入對涉及隸屬度比較的復雜模糊知識的支持。擴展模糊描述邏輯不僅擁有模糊描述邏輯的全部表達能力,而且能夠支持對涉及多個隸屬度以及隸屬度比較的復雜模糊知識的表示。給出擴展模糊描述邏輯的基于表推演的推理算法,證明擴展模糊描述邏輯基本推理問題是可判定的。優(yōu)化推理算法使其復雜性達到推理問題求解算法的復雜性下界,證明這些推理問題的復雜性都與經典描述邏輯的相應推理問題相同。擴展模糊描述邏輯在增加復雜模糊知

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