考慮時態(tài)信息的本體知識的不確定性推理研究.pdf

1、本體是一種有效的知識管理與知識建模的方式,它用形式化的模型描述概念及各概念之間的相互關(guān)系,加強了領(lǐng)域知識的共同理解。由于現(xiàn)實中人們所獲取的信息和知識往往具有不確定性,而本體知識的不確定性推理即建立在這種不確定知識和證據(jù)上的推理。在很多實際應(yīng)用中,時態(tài)信息都是本體知識模型中必不可少的一部分,且時態(tài)信息存在時間限制關(guān)系和不確定性,因而如何有效的推理這類本體知識是一個是需要解決的問題。
　　本文利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行本體知識的不確定性推理。

2、目前基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的本體推理主要研究的是本體概念狀態(tài)的不確定性,在病理診斷、故障診斷等方面應(yīng)用較廣,但是在需要考慮時間限制關(guān)系和時間不確定性方面的應(yīng)用卻無能為力,如意圖推斷、態(tài)勢估計等。本為正是以此為出發(fā)點,圍繞考慮時態(tài)信息的本體知識不確定性推理問題,在時間本體建模、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的時間擴展、時間本體轉(zhuǎn)換算法等幾個方面進行研究,在關(guān)鍵問題理論分析和實現(xiàn)技術(shù)研究等方面取得了如下的成果:
　　首先,為了能夠同時表達本體中概念間的因果關(guān)系及

3、時態(tài)信息,本文將區(qū)間代數(shù)理論引入到本體建模方法中,提出了一種包含時間限制關(guān)系和時間不確定性的OWL因果時間本體結(jié)構(gòu)。其次,將區(qū)間代數(shù)理論引入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的時間擴展,提出了一種支持OWL因果時間本體推理的時間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(OntologyTemporalBayesianNetwork,OTBN),并研究了該網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與推理方法。再次,本文提出OWL因果時間本體與OTBN的轉(zhuǎn)換算法,將基于OWL語法描述的領(lǐng)域知識本體模型轉(zhuǎn)換成為OTBN。最后