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基于关联解释的术语集MUPS求解方法

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【作者】 崔仙姬欧阳丹彤何加亮高健

【Author】 Cui Xianji;Ouyang Dantong;He Jialiang;Gao Jian;College of Information and Communication Engineering,Dalian Minzu University;Key Laboratory of Symbol Computation and Knowledge Engineering(Jilin University),Ministry of Education;College of Computer Science and Technology,Jilin University;College of Information Science and Technology,Dalian Maritime University;

【机构】 大连民族大学信息与通信工程学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)吉林大学计算机科学与技术学院大连海事大学信息科学技术学院

【摘要】 本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改,对于本体工程具有重要意义.结合语法相关性与关联解释,提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法.语法相关性用于递归扩展不可满足子术语集,从待测术语集中将与不可满足概念语法相关的公理集合加入到不可满足子术语集,一定程度上减少了不相关公理的加入,可以有效减少待测术语集规模.进一步地,将术语集的极小不可满足保持子术语集(minimal unsatisfiability-preserving sub-TBox,MUPS)的求解过程看作是关键公理的查找过程.提出关联解释的定义,并通过构造术语集的关联解释方式确定关键公理.该过程一定程度上减少了推理机调用次数并简化了每次调用用于找出问题时的推理任务.实验部分将各类优化策略应用于黑盒算法并进行了比较.实验结果表明,该方法能够有效提高术语集MUPS求解效率.

【基金】 国家自然科学基金(61672261,61502199,61402070);辽宁省自然科学基金(2015020023);符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题(93K172016k02);大连民族大学自主基金(DC201501060)
  • 【DOI】10.13232/j.cnki.jnju.2018.01.007
  • 【分类号】TP18
  • 【下载频次】14
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