针对面向服务功能的语义Web服务组合问题,特别是经典的人工智能规划方法无法有效地处理Web服务执行过程中动态产生的新个体,以及基于服务匹配的方法则无法充分利用服务I/O参数类型之间大量的语义关联等关键问题,通过动态逻辑和描述逻辑...针对面向服务功能的语义Web服务组合问题,特别是经典的人工智能规划方法无法有效地处理Web服务执行过程中动态产生的新个体,以及基于服务匹配的方法则无法充分利用服务I/O参数类型之间大量的语义关联等关键问题,通过动态逻辑和描述逻辑之间的对比研究,采用描述逻辑公理来刻画Web服务的IOPR(inputs,outputs,precondilions and results),扩展了基于动态逻辑的人工智能规划方法,提出了把语义Web服务组合问题转化为描述逻辑推理问题的方法,克服了经典的人工智能规划方法中的困难和基于服务匹配的服务组合方法的缺点.展开更多
语义Web模糊知识的表示和应用常常涉及模糊隶属度比较,但现有描述逻辑的模糊扩展缺乏描述模糊隶属度比较的能力.提出支持模糊隶属度比较和描述逻辑ALCN(attributive concept description language with complements and number restrict...语义Web模糊知识的表示和应用常常涉及模糊隶属度比较,但现有描述逻辑的模糊扩展缺乏描述模糊隶属度比较的能力.提出支持模糊隶属度比较和描述逻辑ALCN(attributive concept description language with complements and number restriction)概念构造子的扩展模糊描述逻辑FCALCN(fuzzy comparable ALCN).FCALCN引入新的原子概念形式以支持模糊隶属度比较.给出FCALCN的推理算法,证明了在空TBox约束下FCALCN的推理问题复杂性是多项式空间完全的.FCALCN能够表达语义Web上涉及模糊隶属度比较的复杂模糊知识并实现对它们的推理.展开更多
使得计算机理解系统设计的语义并完成自动推理是实现智能制造和基于模型的系统工程的两个重要特征,但现有系统建模语言对语义表达和自动推理的支持有限。第一,为了满足复杂产品系统建模的语义表达要求,在前期工作—基于模型的公理化系...使得计算机理解系统设计的语义并完成自动推理是实现智能制造和基于模型的系统工程的两个重要特征,但现有系统建模语言对语义表达和自动推理的支持有限。第一,为了满足复杂产品系统建模的语义表达要求,在前期工作—基于模型的公理化系统设计(Axiomatic model-based systems engineering,A-MBSD)的基础上,构建对应的本体模型A-MBSD Ontology;通过网络本体语言(Web ontology language 2,OWL2),明确定义系统设计的语义及其之间的关系。第二,为了满足系统建模的推理要求,使用语义网规则语言(Semantic web rule language,SWRL)对设计公理和规则进行定义,支持功能耦合性的判断和最优设计方案的选择。最后,以卫星太阳翼的系统设计为例,证明所构建的本体模型能够明确表达系统设计语义,相应的规则可以自动推理出设计参数所影响的功能需求、功能需求之间的耦合等,避免在试验阶段才发现耦合问题而导致的设计返工,提高系统设计的效率。展开更多
文摘针对面向服务功能的语义Web服务组合问题,特别是经典的人工智能规划方法无法有效地处理Web服务执行过程中动态产生的新个体,以及基于服务匹配的方法则无法充分利用服务I/O参数类型之间大量的语义关联等关键问题,通过动态逻辑和描述逻辑之间的对比研究,采用描述逻辑公理来刻画Web服务的IOPR(inputs,outputs,precondilions and results),扩展了基于动态逻辑的人工智能规划方法,提出了把语义Web服务组合问题转化为描述逻辑推理问题的方法,克服了经典的人工智能规划方法中的困难和基于服务匹配的服务组合方法的缺点.
文摘语义Web模糊知识的表示和应用常常涉及模糊隶属度比较,但现有描述逻辑的模糊扩展缺乏描述模糊隶属度比较的能力.提出支持模糊隶属度比较和描述逻辑ALCN(attributive concept description language with complements and number restriction)概念构造子的扩展模糊描述逻辑FCALCN(fuzzy comparable ALCN).FCALCN引入新的原子概念形式以支持模糊隶属度比较.给出FCALCN的推理算法,证明了在空TBox约束下FCALCN的推理问题复杂性是多项式空间完全的.FCALCN能够表达语义Web上涉及模糊隶属度比较的复杂模糊知识并实现对它们的推理.
文摘使得计算机理解系统设计的语义并完成自动推理是实现智能制造和基于模型的系统工程的两个重要特征,但现有系统建模语言对语义表达和自动推理的支持有限。第一,为了满足复杂产品系统建模的语义表达要求,在前期工作—基于模型的公理化系统设计(Axiomatic model-based systems engineering,A-MBSD)的基础上,构建对应的本体模型A-MBSD Ontology;通过网络本体语言(Web ontology language 2,OWL2),明确定义系统设计的语义及其之间的关系。第二,为了满足系统建模的推理要求,使用语义网规则语言(Semantic web rule language,SWRL)对设计公理和规则进行定义,支持功能耦合性的判断和最优设计方案的选择。最后,以卫星太阳翼的系统设计为例,证明所构建的本体模型能够明确表达系统设计语义,相应的规则可以自动推理出设计参数所影响的功能需求、功能需求之间的耦合等,避免在试验阶段才发现耦合问题而导致的设计返工,提高系统设计的效率。
