[發明專利]一種模糊本體描述方法和模糊本體建模方法

無效

• 申請號: 201310391295.5
• 申請日: 2013-08-31
• 公開（公告）號: CN103440324A
• 公開（公告）日: 2013-12-11
• 發明（設計）人: 劉發貴;羅松超;黃永雪;彭晨漪
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍

技術領域

本發明屬于面向語義網的本體技術領域，具體涉及一種模糊本體的描述方法及其相應的建模方法。

背景技術

隨著越來越多的共享信息被發布，Internet上的信息量已經呈現了爆炸性的增長，海量的信息可供人們獲取。但這些信息的內容基本上只能通過人工的閱讀理解才能讀懂，無法被計算機“讀懂”，進而幫助人們智能的分析和管理這些信息所包含的知識。語義Web作為一種信息機器可讀的網絡應運而生，它能根據語義進行推理，實現人與物、物與物之間的無障礙協調與溝通。

語義Web技術是計算機智能研究的重要領域，而要使得Internet上的內容能夠被計算機正確的理解和處理，信息的表達技術是語義Web領域的一個研究重點。而語義信息表達的支持，又將使得語義Web服務成為可能。通過用語義Web標記語言來描述語義Web服務，語義Web將為用戶提供更智能的網上異構和分布信息的訪問和搜索，并進一步支持語義Web服務的自動發現和組合。

目前，最流行的信息表達技術是本體。本體是一種用于描述應用領域的知識，描述各類資源及資源之間的關系，實現對詞匯表擴展的技術。

現有的本體技術的問題在于，它雖然能表達現實中精確性的信息，但是一方面，除了部分已充分被人類定義的信息外，還有許多在現階段的科技和文化水平下無法精確認識的知識；另一方面知識表達的程度有時無法用精確的信息來表示。與此同時，本體技術作為語義Web的底層語義支撐，知識的無法精確表達將導致語義Web無法準確理解用戶的請求，從而使得服務發現、服務組合和語義信息訪問等上層應用的準確率及智能性降低。因此，必須有一種支持不精確或模糊信息的表達技術。這就需要對原有的本體描述語言進行擴展和改進，并通過與描述語言相應的建模技術構建本體。

描述邏輯（DLS）是適用于管理結構化知識的邏輯，它在本體所描述的知識之上的提供邏輯表達和邏輯推理能力。模糊描述邏輯是一組可以表達和推理結構化模糊知識的邏輯。相對于經典描述邏輯，模糊描述邏輯具有對現實世界的模糊知識的表達和能夠擴展現實世界的知識系統的特點。1991年Yen首次提出模糊擴展的工作，對經典描述邏輯進行模糊擴展，來對不確定或不精確知識進行表示和推理。研究經過多年的發展取得了許多重要的成果，比如U?Straccia對描述邏輯ALC進行了模糊化推廣，在2001年提的模糊描述邏輯F-ALC；2005年提出的fuzzy??SHOIQ(D)；2007年?G?Stoilos提出的模糊描述邏輯F-SHIN以及2010至2011年，U?Straccia?和Fernando?Bobillo?對經典描述邏輯SROIQ(D)進行了一個模糊擴展后提出的Fuzzy?DL?SROIQ(D)等等。其中，Fuzzy?DL?SROIQ(D)是目前表達模糊知識能力較強的Fuzzy?DL之一。

目前本體表達的標準是OWL(Web?Ontology?Language?)，?OWL具有3個表達能力不等的子語言：OWL?Full，OWL?DL?和OWL?Lite，其中OWL?Full表達能力最強，其次是OWL?DL。其中?OWL?Lite，OWL?DL?邏輯對應于DLs?SHIF(D)，SHOIN(D)，而目前最新版本OWL?2與經典描述邏輯Crisp?DL?SROIQ(D)?相一致。然而DLs?SHIF(D)、SHOIN(D)和Crisp?DL?SROIQ(D)都沒有進行模糊擴展，所以OWL?并不能表達模糊信息。目前對于模糊本體的描述，尚未有一種統一的規范化的描述語言標準出現。

除此之外，使用模糊本體語言描述模糊信息需要一個該語言的建模工具。目前，protégé?平臺是當前最為流行的本體建模工具之一。然而最新版本的protégé?只支持精確本體的表達語言OWL。因此，protégé?無法支持模糊本體的建模和解析。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提出一種模糊本體描述方法和模糊本體建模方法。

為了實現上述發明目的，采用的方案如下：

一種模糊本體描述方法，其特征在于在原有的OWL描述的本體上，不改變原有對精確本體表達的同時能夠添加本體的模糊信息，使信息有可精確表達的部分和需要模糊表達的部分。

進一步的，該描述方法使用了域名空間?fowl，并在域名空間中定義了fuzzy?owl的術語語義表達方法。

所述模糊本體描述方法包括模糊概念的描述、變量的描述、模糊數據類型的描述和模糊修飾詞的描述。