检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙小林[1] 卢正鼎[1] 李瑞轩[1] 文坤梅[1] 李玉华[1] 王治刚[1]
机构地区:[1]华中科技大学计算机科学与应用学院,武汉430074
出 处:《计算机科学》2007年第7期203-207,240,共6页Computer Science
基 金:国家自然科学基金项目(No60403027)
摘 要:描述逻辑由于其强大的描述能力与成熟的推理算法而被广泛应用。然而,经典描述逻辑局限于处理确定的概念和关系,从而导致描述逻辑很难处理类似语义网等大型本体系统中的模糊知识。虽然1型模糊集可以一定程度上减轻不确定性带来的影响,但是其采用确定的隶属度值来决定模糊度的方法是不够精准的。与之相比,基于2型模糊集的系统能够利用隶属度区间更加精确地描述模糊信息。本文给出描述逻辑ALC的2型模糊扩展形式,并且给出并分析了2型模糊ALC的描述和推理方法。最后使用2型模糊ALC建立了一个基于模糊本体的信任管理系统F-OntoTM。Description Logics have been widely applied for its strong abilities of description and mature algorithms in reasoning. However, classical Description Logics are limited in dealing with the crisp concepts and roles, which makes it difficult to analyze imprecise information in Semantic Web or other ontology systems. To some extent, type-1 fuzzy sets can reduce the effect of uncertainties. But it is still not enough. Comparing with type-1 fuzzy theory, system based on type-2 fuzzy sets can describe imprecise knowledge more exactly by using membership degree interval. We present a type-2 fuzzy version of ALC and show the representation and reasoning capabilities of type-2 fuzzy ALC in this paper. Then we use the membership degree interval that is proposed by type-2 fuzzy sets to build the fuzzy ontology system named F-OntoTM for trust management.
分 类 号:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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