语义Web粗糙模糊本体支持的知识推理研究

作     者：闫振丰 

作者单位：大连海事大学 

学位级别：硕士

导师姓名：黄映辉

授予年度：2013年

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：语义Web 粗糙模糊本体 知识推理 规则扩展 

摘      要：语义Web粗糙模糊本体是语义Web模糊本体的一种扩展,亦可看作是对语义Web本体“先模糊,后粗糙的扩展,由粗糙模糊概念及粗糙模糊概念之间关系组成。作为不精确性知识的一种表示形式,既能描述模糊知识又能表示粗糙知识,反映了人类对客观世界认知的不精确性。 知识推理是知识应用的基础。知识的本质是不精确的,随着对不精确性知识研究的逐渐深入,支持不精确性知识的知识推理受到越来越多的关注。 本论文将语义Web粗糙模糊本体应用到知识推理中,设计语义Web粗糙模糊本体支持的知识推理方法,提出语义Web粗糙模糊本体支持的知识推理框架,并实现对不精确性知识的知识推理。 首先,探讨语义Web粗糙模糊本体的模型、构建、表示及应用。在对语义Web模糊本体和语义Web粗糙本体研究的基础上,给出语义Web粗糙模糊本体的定义,提出组成模型;研究基于概念格的构建方法及基于OWL的表示方法;探讨语义Web粗糙模糊本体在知识推理、知识获取和信息语义检索中的应用。 其次,扩展语义Web粗糙模糊本体的规则。通过分析语义Web粗糙模糊本体中类与类之间关系、类与实例之间关系、实例与属性之间关系等,使用SWRL语言扩展语义Web粗糙模糊本体的规则。 然后,转换语义Web粗糙模糊本体和SWRL规则库为Prolog知识库。使用XSLT转换器对语义Web粗糙模糊本体进行转换,生成Prolog粗糙模糊事实知识库;对SWRL规则进行转换,生成Prolog粗糙模糊规则知识库。由粗糙模糊事实知识库和粗糙模糊规则知识库组成知识推理系统的知识库 最后,设计并实现语义Web粗糙模糊本体支持的知识推理系统。设计基于Prolog的粗糙模糊知识匹配方法和规则冲突消解策略,依据粗糙模糊知识库进行知识推理,并通过实验测试系统性能。结果表明：语义Web粗糙糙模糊本体支持的知识推理能够在很大程度上提高知识推理的准确性。