基于本體語言OWL的知識表示及推理算法研究.pdf

1、隨著科學技術的迅速發(fā)展，知識更新速度加速度增長。這對高校的師生提出了更高的要求，需要更快速準確地掌握本學科領域最新的發(fā)展動態(tài)，以提高教學科研水平。為此，提出開發(fā)一個基于語義Web的教研輔助系統平臺。該平臺為廣大高校師生了解本學科領域的知識以及掌握學科發(fā)展動態(tài)提供支持。本文旨在為該教研輔助系統平臺建立良好的知識表示方法并設計其推理算法。 知識表示是人工智能的一個永恒的主題。目前為止人們提出的具較大影響力的幾種知識表示方法包括：謂詞

2、演算、語義網絡、框架、概念圖、本體論方法等。但是幾乎每一種知識表示方法都不能兼顧表示能力與推理能力。知識表示語言對表示能力，可理解性，可操作性，可擴充性的要求都很高；并且要求能夠針對不同用戶群分層設計，語法簡便。Web本體語言OWL作為W3C對本體描述語言的推薦標準，基本具備知識表示語言所要求的優(yōu)良性質。本文簡要分析了前述的這幾種知識表示方法，在此基礎之上，提出了基于語義Web的教研輔助系統的知識庫的知識表示方法。該方法以教育部頒發(fā)的《

3、普通高等學校本科專業(yè)目錄》中設立的學科體系為知識框架建立依據，以Web本體語言OWL為表示語言，將知識資源分為課程內容、新聞、報告、學習心得等13種類型并對不同類型知識的表示加以區(qū)別。文中對各種類型知識資源的表示方法均加以說明，其中，重點闡述了課程內容的本體論知識表示方法并簡單介紹了其它各種類型知識的表示方法。隨后，分析了將傳統的深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法應用到基于此種知識表示方法的推理算法的可行性。然后，應用幾個實例說明文中提