基于案例推理对群体决策的支持

基于案例推理作为一种重要的推理方法,近年来逐渐得到人们的重视。这一方法十分适用于非结构化问题的求解。本文针对基于案例推理的特点和群体决策的非结构化特点,在讨论基于案例推理方法的基础上提出了其地群体进行支持的结构框架和过程框架,并介绍了应用这一理论的优点,最后,提出了部分需要进一步发展和研究问题。     

逻辑推理在新闻评论写作中的应用

文章以《参考消息》2014年的十余篇社论为例子,研究分析了在新闻评论写作中逻辑推理的应用。文章依据各种评论案例,采用了文本分析的方式,着重研究了三段论、假言推理、选言推理、关系推理等逻辑推理方法在新闻评论写作中的实际运用,分析了以上推理方法应用的特点,研究了逻辑推理在新闻评论写作中的应用。     

机器可理解的数据故事语义描述及推理方法研究

[目的/意义]基于数据故事本体模型提出一种语义描述及推理方法,旨在生成机器可理解的数据故事语义脚本,完整的数据故事产品能够利用此脚本生成。[方法/过程]首先,基于OWL本体的建模和知识表示方法设计数据故事的XML格式和RDF(S)格式的描述脚本。然后,基于SWRL定义数据故事的语义描述规则,论述数据故事化的语义描述及推理流程与关键任务。最后,以UCI breast-cancer数据集为数据来源,将存储在MySQL数据库中的数据故事内容转换为XML数据故事描述脚本和RDF(S)数据故事语义描述脚本,并使用推理方法标记数据故事的要素及关系。[结果/结论 ]定义包含故事要素、故事要素关联以及故事实例的数据故事脚本,划分出数据故事语义描述与推理的流程以及形式化表示活动中的关键任务,并提出可操作的面向数据故事化的语义描述和推理方法。     

基于本体的数字图书馆检索模型研究(Ⅳ)——历史领域知识推理机制

基于本体的领域知识推理主要分为基于逻辑的领域知识检错推理和基于关系的领域蕴涵知识发现推理。对本体描述的领域知识进行推理,可以检测知识逻辑体系错误,减少领域本体构建繁琐的工作量,减轻对领域专家的依赖,发现领域蕴涵知识。在国共合作领域知识进行语义关系分析的基础上,提炼推理规则库,并分别运用TABLEAU算法和RETE模式匹配算法,在推理引擎Racer和Jena中实现了逻辑检错推理和蕴涵知识发现推理。     

描述逻辑语义推理机制的应用研究

对基于描述逻辑的语义推理机制进行阐述分析，详细探讨在本体构建过程中，运用基于描述逻辑的语义推理进行一致性判定和相容判定的重要性和实现技术。并以具体的本体构建为例，对构建过程中的推理判定进行了验证。     

基于SWRL推理机制的心电图本体设计与实现

将语义网规则语言SWRL和推理引擎JESS结合起来,通过对本体概念及其属性的分析,能够判定出本体概念之间隐含的语义关系,从而进行知识发现.利用Protege 3.4 制作心电图本体,基于SWRL推理机制建立心电图各波型、波段不同值组合的规则,将SWRL规则导入到JESS推理引擎中进行推理,最后将推理产生的新信息再写入心电图本体中,具有推理功能的心电图本体可用以解决心电图智能诊断问题,并为构建心电图专家系统打下基础,该方法为本体在专业领域的应用进行了有益探索.     

基于规则的智能检索系统推理机制的研究

本文以数字图书馆的资源检索为应用背景,研究本体支持下的基于规则推理的语义检索机制.在本体知识库支持下,检索系统面向基于本体结构的元数据,依据概念关联及相关推理规则,寻求蕴涵关系,发掘隐含信息.本文从数字图书馆资源的语义关系中提炼出推理规则,并选用正向链推理算法实现推理,基于正向链接的规则推理依照事先定义的规则集,能够从已有事实出发挖掘已存事实中的隐含结论,适用于无确定推理目标且解空间很大的一类推理检索任务.本文通过实例分析验证了这一方法在智能检索系统中应用的可行性,并提出采用先推理后检索的策略解决在面向庞大数据集和复杂推理规则时产生的推理时效问题.     

基于SWRL的鳜鱼疾病诊断知识表示与语义推理实现

专家系统中的计算机推理技术不能有效的解决推理问题,使得专家系统的智能化推理问题一直得不到有效的解决,语义网中本体和语义推理等相关技术的研究为推理搭建了完整的应用技术结构,SWRL与本体提供了完整的概念定义和概念组织关系,从而实现了语义层次上的智能推理.针对鳜鱼疾病的诊断特点,本文构建了鳜鱼诊断概念本体与SWRL推理规则,并在此基础上运用Jess推理引擎实现了鳜鱼疾病诊断的应用模型,为鱼病诊断专家系统建立高智能、可共享与复用的诊断推理规则库提供了参考,同时也为基于语义的鱼病诊断专家系统提供了推理应用模型.     

基于故障树和案例的装备维修知识库系统设计

阐述了基于故障树分析和方法案例推理的基本原理,分析了二者在装备故障诊断中的优势及其不足,在此基础上提出了一种基于案例和故障树的装备维修知识库系统,重点对该知识库系统的推理机制进行了设计。     

基于检索表达式的动态推理导航在网络信息检索中的应用

分析归纳目前网络信息检索工具智能检索系统基于检索表达式的动态推理导航的主要方式:启发式动态推理导航、纠错式动态推理导航、转换式动态推理导航、扩展式动态推理导航、相关式动态推理导航、强调式动态推理导航.通过实例说明了这六种基于检索表达式的动态推理导航在网络信息检索中的应用.     

规则增强的知识图谱表示学习方法

知识图谱（Knowledge Graph,简称KG）的表示学习方法旨在将知识图谱的实体和关系表示为稠密低维实值向量, 进而在低维向量空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联, 在知识图谱的构建、推理、融合、挖掘以及应用中具有重要作用。已有的知识图谱表示方法仅仅考虑了知识图谱中的直接事实,忽略了知识图谱中一些隐藏的语义信息,这些语义信息对于知识图谱关系和实体的嵌入表示有着重要的影响。本文提出了一种规则增强的知识图谱表示学习方法,该方法首先通过知识图谱规则挖掘的方法提取一组可代表知识图谱语义信息的Horn 逻辑规则,随后通过基于规则的物化推理方法将相应的隐藏语义信息注入到知识图谱表示学习模型中。实验结果表明,基于规则增强的方法可以显著提升已有知识图谱表示学习模型在链接预测和定理预测上的效果和性能。     

基于知网的词汇集聚分析

词汇集聚提供了文本的结构启示,因而在许多自然语言处理中有极为重要的应用。介绍基于知网分析词汇集聚的方法,首先利用语义网络的形式将知网知识表示出来;然后在文本概念间有引导地建立推理路径;最后基于路径搜索形成体现集聚的词汇链。测试表明,基于知网推理形成的词汇链基本符合人的直觉,准确率较高。     

基于语义的数字图书馆推理检索研究

传统数字图书馆检索技术处理语义能力弱。为此,应运用本体的思想和方法组织数字图书馆资源,在资源内容描述语义形式化中引入规则推理技术,把检索从基于关键词匹配层提高到基于语义的知识推理层面。图1。参考文献9。     

基于语义关系的本体推理规则研究——以国共合作领域本体库为例

本体知识推理的关键任务是分析语义关系、定义和形式化推理规则并对其优化。以国共合作领域本体库为实例,分析领域本体中4种常见语义关系的特点,在此基础上定义了推理规则,并采用JRL规则语言形式化了本体推理规则。     

结合逻辑推理与内容计算实现面向学术网络的智能检索

本体描述语言OWL-DL的表达能力局限于描述逻辑,因不能挖掘推理实例间的关联而影响本体的实际利用率。针对这一问题,研究基于SWRL的知识库推理机制,SWRL机制通过引入规则推理扩展本体知识库中的语义关联,使隐性知识显性化,推理结果更完善。该框架被用于解决面向学术资源网络的隐含知识发现问题,同时融合内容计算来发掘学术文献间的主题关联。本文提出的方法及策略在原型系统中得以检验,实验证明其合理性、可行性及有效性。     

采用C-F模型的中医本体诊断推理与实现

针对中医诊断流程所涉及的中医领域知识,对中医本体概念及其属性进行分析,利用Protégé软件构建中医领域的知识本体。以知识本体为基础,提出基于SWRL语言的诊断推理规则,引入C-F模型对中医症状、诊断规则等不确定性因素进行匹配度计算,通过Jess推理引擎进行诊断推理的验证,尝试中医诊断推理过程中组合条件下的语义推理,为构建中医智能诊断系统打下基础。     

Ontology与CBR集成的Web智能信息检索研究*

提出一个Ontology与CBR集成的Web智能信息检索框架，该框架利用Ontology对Web页面进行语义标注、设计案例库，并利用CBR的推理能力对Web页面进行基于内容的推理分析。以旅游为示例，给出系统实现方案。     

Ontotolgy与CBR集成的Web智能信息检索研究

提出一个Ontology与CBR集成的Web智能信息检索框架,该框架利用Ontology对Web页面进行语义标注、设计案例库,并利用CBR的推理能力对Web页面进行基于内容的推理分析.以旅游为示例,给出系统实现方案.     

面向对象情报检索专家系统推理机制研究

本文重点论述了面向对象情报检索专家系统所应用的面向对象风格的推理方式：继承推理、缺省推理、消息传递推理和元推理，提出以“信箱模型”作为宏观推理控制结构，并简述了推理机制机器实现所面临的ＯＯＫＢ数据结构问题和推理效率问题     

数字图书馆领域本体的构建与推理——以医学领域本体为例

介绍基于MeSH构建预防医学领域本体的基本过程，并利用Racer推理机对本体中的类进行推理研究。