检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2023年第8期34卷 3574-3586页

作者：李静欧阳丹彤叶育鑫吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个... 详细信息

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个角度将其用于公理定位.白盒方法利用修正的后继式规则(即定位规则)来追踪推理的具体过程,并引入定位公式的概念建立子句的布尔公式标签与逻辑蕴含的所有极小公理集之间的对应关系.黑盒方法则直接调用基于未修正的后继式规则的推理机,并进一步利用碰集树方法求得逻辑蕴含的所有理由.最后,基于这样的两种面向强表达描述逻辑本体的公理定位算法设计推理工具,从理论和实验两方面验证其可行性,并与已有的推理工具比较求解性能.

关键词：公理定位后继式判定算法定位规则白盒与黑盒

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强表达描述逻辑本体的后继式公理定位研究

强表达描述逻辑本体的后继式公理定位研究

引用

作者：李静吉林大学

学位级别：硕士

公理定位(Axiom Pinpointing,AP)是本体领域的重要研究内容,它的目标是为给定逻辑蕴含寻找隐藏的理由,从而帮助用户理解需求或调试并修复不一致本体。随着本体的应用越来越广泛,从弱表达描述逻辑本体的研究发展到强表达描述逻辑本体的... 详细信息

公理定位(Axiom Pinpointing,AP)是本体领域的重要研究内容,它的目标是为给定逻辑蕴含寻找隐藏的理由,从而帮助用户理解需求或调试并修复不一致本体。随着本体的应用越来越广泛,从弱表达描述逻辑本体的研究发展到强表达描述逻辑本体的研究具有必然趋势,而平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容。近年来,有一种基于后继式的推理算法在基本推理问题中展现出了良好的性能,引起了研究者们的广泛关注。在已有的本体推理机基础上,有白盒法和黑盒法两种主要的公理定位方法。其中,白盒法能够直接得到推理结果实现定位,与推理算法紧密交织,但可移植性较差。而黑盒法不关心推理机内部构成,也不关心本体语言和公理类型,并且它不需要修改推理算法就能得到定位结果,但由于重复调用推理机往往效率较低。基于此,本文面向表达能力较强的描述逻辑本体基于后继式判定算法从白盒和黑盒两个角度将其用于公理定位问题中,具体工作如下:(1)采用一种保留了蕴含关系和可满足性的多类型的子句等式逻辑编码,将本体公理转换为DL子句继续推理。利用修正的后继式规则(即定位规则)来追踪推理的具体过程,并引入定位公式的概念建立子句的布尔公式标签与逻辑蕴含的所有极小公理集合之间的对应关系。在后继式判定算法的推理框架下追踪推理过程,求解子句的定位公式来实现公理定位任务。(2)参考SAT求解研究领域中最小不可满足子集的枚举算法,基于一种成熟的种子收缩枚举框架提出针对强表达描述逻辑本体的基于种子收缩的黑盒定位算法。枚举公理集的所有子集(也称为种子),基于种子收缩框架从待探索的幂集中选择并获取种子进行判定,根据判定结果进行剪枝并在满足条件的情况下收缩种子获取Min A。算法能够准确地计算给定逻辑蕴含的所有Min A,避免了遗漏结果和重复结果。(3)分析种子收缩框架的基本过程,采用并行化的策略改进种子收缩算法。不同于针对命题逻辑的种子收缩算法,算法过程中每一次针对种子的判定效率极高,对其采用并行化策略没有意义。针对强表达描述逻辑本体的种子收缩定位算法过程中,每一次获取种子后的判定过程都需要调用推理机对复杂度较高的公理集进行推理,时间代价较高。因此,在递归法获取种子的过程中采用并行化的策略,减少重复调用外部推理机产生的时间代价从而提高定位效率。实验表明,本文提出的后继式白盒定位方法与黑盒定位方法都能够计算出给定逻辑蕴含的所有理由,计算结果无遗漏且无重复,与现有的定位算法相比具有一定竞争力和发展潜力。

关键词：公理定位后继式判定算法定位规则种子收缩框架并行化

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