基于動態(tài)語義網(wǎng)絡的概念表征與浸潤推理研究.pdf

1、知識表征和基于知識的推理是人工智能領域的重要研究內(nèi)容,合理的知識表征方法和推理機制有助于提升智能系統(tǒng)解決問題的能力,尤其是當問題具有領域不受限的特征時。然而,傳統(tǒng)的知識表征方法和問題求解機制長期以來只能在特定的領域內(nèi)取得成功的應用,在面對領域開放的問題求解時,往往不能取得較好的效果?；谥R的問題求解需要一個語義豐富的概念系統(tǒng)。人類認知系統(tǒng)的核心恰是一個語義相對完備的概念系統(tǒng)以及與之相匹配的推理機制。人類概念系統(tǒng)是由概念以及概念之間的依

2、賴關系構成的,人類的認知能力皆來源于此。因此,對人類的概念系統(tǒng)以及推理機制的研究在提高基于知識的系統(tǒng)進行領域不受限的問題求解方面具有積極的作用。在神經(jīng)科學領域和心理學領域有很多與人類問題求解機制相關的優(yōu)秀研究成果值得借鑒,如神經(jīng)科學領域關于腦神經(jīng)元網(wǎng)絡系統(tǒng)的研究和心理學領域關于語義記憶的研究等。由于研究的動機和方法等方面的差異,神經(jīng)科學和心理學研究還缺少關于知識存儲和算法實現(xiàn)機制等方面的考慮。本文在充分吸收這些相關優(yōu)秀研究成果的基礎上,