【摘 要】
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基于事例推理(CBR)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,模拟人类遇事的惯性思维,用过去的经验解决当前遇到的问题,能有效提高问题处理的效率。CBR中,事例
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基于事例推理(CBR)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,模拟人类遇事的惯性思维,用过去的经验解决当前遇到的问题,能有效提高问题处理的效率。CBR中,事例表示是基础,它决定了事例检索、事例修正等后续步骤所用的算法。目前用到的事例表示大多数是属性值-对的方法,这种方法简洁明了,但是应用的范围非常有限。而描述逻辑的最大特点之一是表达能力强,把描述逻辑与 CBR结合,研究相应的事例表示、事例检索和事例修正等算法,不仅能充分发挥CBR的优点,而且能扩大CBR的应用范围。以ALC为代表的描述逻辑已被充分应用到CBR中,但目前在基于描述逻辑的CBR中还没有比较有效的算法来判断检索到的相似事例是否需要修正和如何进行修正。本文将描述逻辑引入CBR中,用概念表示事例,在此基础上研究事例修正算法,具体的工作如下: 1、给出了基于描述逻辑ALCQ(D)的事例修正算法。该算法是在Tableau算法的基础上进行了改进,引入概念图和相应的扩展规则,将ALCQ(D)的概念通过扩展规则扩展成完全概念图,然后将概念图上的结点进行分类检测矛盾,最后针对矛盾进行逐一修复。改进后的算法不仅能判定概念的可满足性,而且在概念不满足时,可以找到概念中不满足的部分,进而进行替换修正,最终使得概念可满足。 2、给出了基于模糊描述逻辑FSHIQ的事例修正算法。该算法用FSHIQ的概念表示 CBR的源事例和目标事例,先假定检索到的相似事例能够解决目标问题,即假定目标事例和相似事例同时满足知识库。接着,对于与知识库产生的冲突,运用冲突检测机制来查找相似事例概念描述中导致冲突的概念。最后使用概念替换规则在TBox本体库中检索该概念的最相似概念去替换它自己。 3、构建了基于描述逻辑的事例修正系统。在前面的理论基础上,使用本体建模工具protégé和java编程语言,针对一个电脑装配的实例,建立一个基于描述逻辑的事例修正系统。
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