本文從語(yǔ)義Web（Semantic Web）的本體層和規(guī)則層相結(jié)合入手,研究描述邏輯和規(guī)則的整合。在語(yǔ)義Web的分層體系結(jié)構(gòu)中各層之間的整合是語(yǔ)義Web實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵任務(wù)之一,其中本體層和規(guī)則層之間的知識(shí)整合尤為突出和重要。廣泛使用的本體的邏輯基礎(chǔ)是描述邏輯。目前已經(jīng)提出了許多DL與規(guī)則整合方案:其中,描述邏輯與單調(diào)規(guī)則整合的典型代表是AL-Log、CARIN等異構(gòu)的整合方案以及DLP和SWRL等同構(gòu)方案;描述邏輯和非單調(diào)規(guī)則的整合方案有DL+Log、r-Hybrid系統(tǒng)、ALCPu等等。上述諸系統(tǒng)在知識(shí)表示和推理方面均存在不足。本文在對(duì)上述諸系統(tǒng)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,從兩個(gè)方面展開(kāi)了描述邏輯與規(guī)則整合的研究:（1）描述邏輯與單調(diào)規(guī)則的整合:給出異構(gòu)混合知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)SHOIQ-Datalog。此系統(tǒng)語(yǔ)法上將CARIN提升到了描述邏輯子語(yǔ)言SHOIQ,使其適用于OWL-DL本體與規(guī)則的結(jié)合。推理方面,結(jié)合SLD消解與Tableau算法,給出知識(shí)庫(kù)的查詢推理算法。與CARIN系統(tǒng)所采用的前向推理方式相比,本文推理算法采用目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的后向推理方案。此方案的優(yōu)點(diǎn)在于,一方面,減少了知識(shí)庫(kù)的DL部分中的不確... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
提要
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義與難點(diǎn)
    1.3 研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要工作與組織結(jié)構(gòu)
第2章 描述邏輯和規(guī)則
    2.1 描述邏輯
        2.1.1 基本概念
        2.1.2 DL語(yǔ)法
        2.1.3 DL語(yǔ)義
        2.1.4 DL推理
    2.2 規(guī)則
        2.2.1 基本概念
        2.2.2 Datalog 程序
        2.2.3 Datalog?程序
第3章 描述邏輯與單調(diào)規(guī)則的整合
    3.1 引言
    3.2 SHOIQ-Datalog 語(yǔ)法和語(yǔ)義
    3.3 SHOIQ-Datalog推理
    3.4 本章小結(jié)
第4章 描述邏輯與非單調(diào)規(guī)則的整合
    4.1 引言
    4.2 SHOIQ-N-Datalog語(yǔ)法和語(yǔ)義
        4.2.1 SHOIQ-N-Datalog語(yǔ)法
        4.2.2 SHOIQ-N-Datalog語(yǔ)義
    4.3 SHOIQ-N-Datalog的推理
        4.3.1 查詢問(wèn)題定義
        4.3.2 算法描述
    4.4 算法相關(guān)證明
    4.5 本章小結(jié)
第5章 原型系統(tǒng)介紹
    5.1 描述邏輯的本體表示和規(guī)則書(shū)寫(xiě)形式
        5.1.1 本體的知識(shí)表示
        5.1.2 RuleML與異構(gòu)規(guī)則的表示形式
    5.2 SHOIQ-Datalog系統(tǒng)
        5.2.1 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)
        5.2.2 SLD-DL算法流程
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)用例
    5.3 SHOIQ-N-Datalog系統(tǒng)
        5.3.1 系統(tǒng)框架
        5.3.2 SLDNF-DL算法流程
        5.3.3 實(shí)驗(yàn)用例
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的項(xiàng)目
致謝
摘要
Abstract



本文編號(hào)：3168702