基于本體的知識(shí)表示研究.pdf

1、知識(shí)表示是知識(shí)工程中的核心問(wèn)題，是與人工智能結(jié)合最緊密的部分。傳統(tǒng)的知識(shí)表示方法，由于知識(shí)資源缺乏統(tǒng)一的語(yǔ)義描述，難以實(shí)現(xiàn)相關(guān)資源的語(yǔ)義融合，用戶(hù)不能充分利用與自身需求相關(guān)的知識(shí)，造成知識(shí)難以做到共享。如何解決這些問(wèn)題是知識(shí)工程所面臨的挑戰(zhàn)。 針對(duì)傳統(tǒng)知識(shí)表示存在的上述問(wèn)題，本文依托教學(xué)領(lǐng)域?qū)诒倔w的知識(shí)表示展開(kāi)研究。論文首先在分析了傳統(tǒng)知識(shí)表示的不足后，探討了基于本體的知識(shí)表示，并在此基礎(chǔ)上研究了教學(xué)領(lǐng)域中知識(shí)本體的構(gòu)造方法

2、，構(gòu)造了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)本體CNCO。該本體通過(guò)建立概念、概念之間的繼承、實(shí)例及多種約束關(guān)系表達(dá)高度共享和重用的領(lǐng)域知識(shí)，滿足教學(xué)領(lǐng)域?qū)χR(shí)表示的要求。 實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享，主要是解決本體異構(gòu)問(wèn)題。本體異構(gòu)問(wèn)題的產(chǎn)生是因?yàn)楸倔w的構(gòu)造沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以在同一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生了大量不同的本體。這些本體間是異構(gòu)的，本體映射能解決本體異構(gòu)問(wèn)題，本文就本體映射進(jìn)行了深入的研究。本體映射的關(guān)鍵是相似度的計(jì)算。對(duì)于相似度的計(jì)算，本文從概念的語(yǔ)義相似度

3、和語(yǔ)義相關(guān)度兩個(gè)方面進(jìn)行了研究，提出了一種將概念的語(yǔ)義相似度和語(yǔ)義相關(guān)度相結(jié)合度量的評(píng)估相似度算法。驗(yàn)證表明，這種改進(jìn)算法較好地解決了傳統(tǒng)知識(shí)表示中定性概念之間相似性和相關(guān)性難以量化計(jì)算的問(wèn)題，提高了相似度計(jì)算的準(zhǔn)確度和精確度。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步研究了相似矩陣的生成、映射規(guī)則的制定與執(zhí)行以及知識(shí)共享模型框架的建立，為知識(shí)本體映射的最終建立奠定了基礎(chǔ)。 本文最后提出了一個(gè)基于本體的教學(xué)領(lǐng)域知識(shí)表示模型，該原型系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)采用了