描述邏輯的模糊擴(kuò)展研究.pdf

1、語義Web是當(dāng)前Web的擴(kuò)展，它為Web信息附加計(jì)算機(jī)可理解的語義，實(shí)現(xiàn)Web數(shù)據(jù)處理的智能化。描述邏輯被視為語義Web的主要邏輯基礎(chǔ)，它賦予Web信息以形式化的語義。隨著語義Web的發(fā)展，語義Web對于表示能力的需求不斷提高。某些應(yīng)用領(lǐng)域如網(wǎng)絡(luò)多媒體信息檢索需要處理模糊信息。但是經(jīng)典描述邏輯只能處理精確概念和精確關(guān)系，不能表示非確定信息的模糊特性。因此需要擴(kuò)展描述邏輯使其具有處理模糊信息的能力。研究者通過結(jié)合描述邏輯和模糊集合論提出模

2、糊描述邏輯。當(dāng)前的模糊描述邏輯研究仍存在兩大難解的問題：(1)新邏輯體系下的推理技術(shù)和經(jīng)典描述邏輯下有很大不同，這需要嶄新的設(shè)計(jì)思路和方法來實(shí)現(xiàn)(尤其是一般術(shù)語公理集general TBox下的)推理算法；(2)模糊信息遠(yuǎn)比經(jīng)典信息復(fù)雜，擴(kuò)展后的模糊描述邏輯表達(dá)能力仍不足以表示復(fù)雜的模糊信息。本文針對以上兩個難點(diǎn)問題展開研究。
　　 本文首先分析一般術(shù)語公理集下的推理問題的主要難點(diǎn)：在模糊解釋中的隸屬度不是離散值，而是區(qū)間[0,

3、1]上的連續(xù)值。為解決該難點(diǎn)，本文提出模糊解釋離散化方法，從而使解釋中的隸屬度都屬于一個特殊的有限離散集合?；谠撾x散化方法，本文設(shè)計(jì)模糊描述邏輯FALCN下的離散Tableau算法以處理一般術(shù)語公理下可滿足性問題，這包括離散Tableau(它與離散解釋對應(yīng))的定義和離散Tableau的構(gòu)造算法以及算法的正確性完備性和復(fù)雜性證明。本文進(jìn)一步將該思想應(yīng)用于復(fù)雜的模糊描述邏輯FSHIN，討論FSHIN下的離散Tableau算法，并將該算法推

4、廣到更多的推理問題。
　　 對于表示能力的不足，本文提出一種新的描述邏輯模糊擴(kuò)展框架：擴(kuò)展模糊描述邏輯，它引入原子模糊概念和原子模糊關(guān)系的截集作為原子截概念和原子截關(guān)系，并沿用經(jīng)典描述邏輯的概念和關(guān)系構(gòu)造子來構(gòu)造復(fù)雜截概念和截關(guān)系。本文還給出擴(kuò)展模糊描述邏輯知識庫和推理問題的定義。擴(kuò)展模糊描述邏輯和其它描述邏輯模糊擴(kuò)展的比較表明擴(kuò)展模糊描述邏輯具有更強(qiáng)的表示能力。本文主要關(guān)注擴(kuò)展模糊描述邏輯在空TBox和非空TBox下的推理技術(shù)