张瑜
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于半模型的OWL本体理由探求方法研究被引量：1
- 2018年
- OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收缩"两个阶段实现理由探求任务的,"扩张"阶段的目标是获得蕴涵目标公理的理由的一个超集,"收缩"阶段对得到的理由超集进行删减至极小集合.然而,这两个阶段的主要时间开销在于频繁地调用推理机进行变化的公理集合与目标公理之间的蕴涵关系的检测,这会严重影响理由探求的效率.为了解决这一问题,通过观察理由探求过程中公理集合的变化情况,给出增量本体序列定义,并揭示了增量本体序列中的最大增量本体与理由之间的关系.增量本体序列的生成过程主要涉及两方面因素:(1)后继本体对先驱本体的有效扩充(必须保证是拟序关系);(2)对本体链中的本体是否蕴涵目标公理的推理判定(必须保证当且仅当最大本体蕴涵目标公理).在增量本体序列生成过程中,利用半模型证明了后继增量本体与目标公理之间的蕴涵关系是半可判定的,进而给出基于半模型增量推理的理由超集探求算法及其正确性证明.半模型增量推理的增量体现在:保留上一次得到的模型作为下一次判定的初始条件之一,从而避免传统蕴涵判定中,每一次都完全重构模型的冗余计算.最后,提出了一种与现有的收缩过程相反的理由求解方案——基于扩张的理由求解策略.通过迭代地添加公理过程,探测该公理集下的所有理由的公共元素.利用探测到的所有公共元素构造目标公理的理由.随后利用该文提出的增量推理任务分别给出新的"扩-缩"理由探求方法和"双扩"理由探求方法.实验结果表明,改进后的"扩-缩"理由探求方法在求解性能上优于原有的"扩-缩"理由探求方法;而新提�
- 张瑜张瑜欧阳丹彤叶育鑫
- 关键词：OWL本体
- 本体推理机求解Mups的性能评测研究被引量：5
- 2017年
- 求解极小不可满足保持子术语集(Mups)是不一致术语集调试的核心工作.在构建术语集依赖关系图模型基础上,从概念之间的依赖关系角度出发,定义语义依赖度、语义簇、依赖度分布3个指标反映本体术语集的复杂程度;通过讨论不可满足概念数目、冲突公理集基数和冲突公理基数对Mups问题求解难易的影响,定义冲突公理集最大基数和冲突公理最大基数两个指标反映不一致本体术语集的数据复杂程度;基于这些复杂性指标,设计针对Mups问题的不一致本体数据标准测试集(Mups Benchmark,MupsBen)来评测Pellet、Hermit、FaCT++、JFact和TrOWL这5种推理机在黑盒算法下求解Mups的性能.评测实验显示,所定义的复杂度指标能够有效反映Mups求解问题的数据复杂程度.对于特定推理机,其性能随测试数据的结构复杂程度的增大而降低;对于不同推理机,由于其内在推理机制与优化策略的差别,在不同复杂度指标下表现出不同的性能差异.
- 欧阳丹彤张瑜叶育鑫
- 关键词：人工智能
- 不协调本体调试与修复的冲突路径优化策略被引量：3
- 2018年
- 以基于黑盒法的不协调本体调试与修复技术为研究对象,分析了黑盒法及其优化方法在调试过程中所存在的问题.针对这一问题,提出了一种基于冲突路径的调试与修复策略,证明了该策略能够正确构造出与基本冲突模式相对应的冲突路径.将黑盒法调试目标限定在与该冲突路径相关的冲突集上,以此降低调试目标的规模从而提高调试的效率.进而根据构造出的冲突路径,获得不可满足依赖路径并基于该路径制定出不可满足概念的修复策略.理论证明与实验结果均证实了所提出的调试与修复策略的正确性与有效性.
- 张瑜欧阳丹彤叶育鑫
