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描述逻辑推理优化技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
插图目录第10-11页
表目录第11-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·引言第12-13页
   ·描述逻辑简介第13-17页
     ·网状结构的知识表示第13-14页
     ·描述逻辑的内容和发展历史第14-17页
   ·近似化推理的基本思想和方法第17-19页
     ·近似推理的基本思想第17-18页
     ·近似演绎的几种方法第18-19页
   ·现有方法存在的问题第19-20页
   ·研究思路与研究内容第20-21页
   ·论文组织第21-24页
第2章 描述逻辑基础第24-34页
   ·描述逻辑的语法和语义第24-26页
   ·ALC介绍第26-27页
     ·语法第26-27页
     ·语义第27页
   ·TBox推理第27-31页
   ·ABox推理第31-33页
   ·总结第33-34页
第3章 基于个体的推理优化第34-47页
   ·分类算法第34-36页
     ·BFM第35页
     ·STM第35-36页
     ·ETM第36页
     ·CIM第36页
   ·显示包含计算第36-37页
   ·基于ABox的一致性检查和推理过程的优化第37-44页
     ·ABox的一致性检查第38页
     ·分类优化第38-43页
     ·算法第43-44页
   ·实验结果及分析第44-45页
   ·基于本体的模块依赖检测第45-46页
   ·总结第46-47页
第4章 描述逻辑推理近似化第47-75页
   ·个体获取的语义计算第47-51页
   ·基于概念泛化和窄化的近似计算第51-52页
   ·个体获取的近似计算第52-53页
   ·推理过程的复杂度估计第53-59页
     ·TBox推理的复杂度估算第55-58页
     ·ABox推理的复杂度估算第58-59页
   ·基于分区的近似化第59-68页
     ·分区方法第61-63页
     ·分布式描述逻辑的近似化第63-68页
   ·近似化的修正第68-70页
   ·实验第70-73页
     ·基于语义计算的个体获取第70-71页
     ·概念包含的近似化计算第71-72页
     ·基于推理复杂度估算的近似化第72-73页
   ·基于本体的制造资源检索第73页
   ·总结第73-75页
第5章 查询近似化第75-93页
   ·描述逻辑中的查询第76-80页
     ·查询研究的发展第76-78页
     ·查询问题的相关定义第78-80页
   ·描述逻辑SHOIQ中查询的近似求解第80-82页
   ·基于优先级的查询近似化第82-85页
     ·带优先级的查询树及其遍历第82-84页
     ·效率分析第84-85页
   ·基于概化的查询近似化第85-92页
   ·总结第92-93页
第6章 偏好的OWL表示和推理第93-107页
   ·引言第93-94页
   ·定性偏好描述语言第94-96页
     ·分级知识库第94-95页
     ·基本偏好和偏好算子第95页
     ·偏好语言第95-96页
   ·偏好的OWL表示第96-101页
     ·分级知识库的构造第96-97页
     ·模型的表示第97-98页
     ·基本偏好的描述逻辑表示第98-99页
     ·偏好策略算子第99-101页
     ·联结算子第101页
   ·条件偏好第101-102页
   ·实例和讨论第102-105页
   ·结论第105-107页
第7章 总结和展望第107-112页
   ·论文的主要工作概述第107-109页
     ·本文的主要工作第107-108页
     ·本文的创新点第108-109页
   ·未来工作展望第109-112页
参考文献第112-122页
作者简历及攻读博士学位期间主要的研究成果第122-123页
致谢第123页

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