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Uncertain Knowledge Reasoning Based on the fuzzy multi entity bayesian networks

Computers, Materials & Continua 2019年第7期61卷 301-321页

作者： Dun Li Hong Wu Jinzhu Gao Zhuoyun Liu Lun Li Zhiyun Zheng Zhengzhou University 100 Science AvenueZhengzhou450001China University of the Pacific 3601 Pacific AvenueStockton95211USA

With the rapid development of the semantic web and the ever-growing size of uncertain data,representing and reasoning uncertain information has become a great challenge for the semantic web application *** this paper,we present a novel reasoning framework based on the representation of fuzzy ***,the paper gives an overview of the previous research work on uncertainty knowledge representation and reasoning,incorporates Ontology into the fuzzy multi entity bayesian networks theory,and introduces fuzzy PR-OWL,an Ontology language based on *** PROWL describes fuzzy semantics and uncertain relations and gives grammatical definition and semantic ***,the paper explains the integration of the fuzzy Probability theory and the Belief Propagation *** influencing factors of fuzzy rules are added to the belief that is propagated between the nodes to create a reasoning framework based on fuzzy *** that,the reasoning process,including the SSFBN structure algorithm,data fuzzification,reasoning of fuzzy rules,and fuzzy belief propagation,is ***,compared with the classical algorithm from the aspect of accuracy and time complexity,our uncertain data representation and reasoning method has higher accuracy without significantly increasing time complexity,which proves the feasibility and validity of our solution to represent and reason uncertain information.

关键词： Ontology language uncertainty representation uncertainty reasoning fuzzy multi entity bayesian networks belief propagation algorithm fuzzy PR-OWL

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