描述邏輯的模糊擴展研究.pdf

1、語義Web是當前Web的擴展，它為Web信息附加計算機可理解的語義，實現Web數據處理的智能化。描述邏輯被視為語義Web的主要邏輯基礎，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。某些應用領域如網絡多媒體信息檢索需要處理模糊信息。但是經典描述邏輯只能處理精確概念和精確關系，不能表示非確定信息的模糊特性。因此需要擴展描述邏輯使其具有處理模糊信息的能力。研究者通過結合描述邏輯和模糊集合論提出模

2、糊描述邏輯。當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和經典描述邏輯下有很大不同，這需要嶄新的設計思路和方法來實現(尤其是一般術語公理集general TBox下的)推理算法；(2)模糊信息遠比經典信息復雜，擴展后的模糊描述邏輯表達能力仍不足以表示復雜的模糊信息。本文針對以上兩個難點問題展開研究。
　　 本文首先分析一般術語公理集下的推理問題的主要難點：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，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，本文設計模糊描述邏輯FALCN下的離散Tableau算法以處理一般術語公理下可滿足性問題，這包括離散Tableau(它與離散解釋對應)的定義和離散Tableau的構造算法以及算法的正確性完備性和復雜性證明。本文進一步將該思想應用于復雜的模糊描述邏輯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展框架：擴展模糊描述邏輯，它引入原子模糊概念和原子模糊關系的截集作為原子截概念和原子截關系，并沿用經典描述邏輯的概念和關系構造子來構造復雜截概念和截關系。本文還給出擴展模糊描述邏輯知識庫和推理問題的定義。擴展模糊描述邏輯和其它描述邏輯模糊擴展的比較表明擴展模糊描述邏輯具有更強的表示能力。本文主要關注擴展模糊描述邏輯在空TBox和非空TBox下的推理技術