导读:本文包含了描述逻辑论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:逻辑,模型,本体,同态,算子,对数,时序。
描述逻辑论文文献综述写法
聂登国,王勇红[1]（2019）在《描述逻辑FL_0循环术语集的保守扩充》一文中研究指出本体的保守扩充是本体构建、本体重构的核心理论与工具。本体把领域知识形式化,实现人机之间的知识共享及知识重用。基于描述逻辑的本体保守扩充是目前研究者们所关注的焦点。卢茨(Lutz)等提出的典范模型(Canonical Model)方法解决了非循环描述逻辑EL的保守扩充问题。研究了描述逻辑FL_0的术语集的保守扩充问题,给出描述逻辑FL_0循环术语集在最大不动点模型下的保守扩充算法。(本文来源于《贵州工程应用技术学院学报》期刊2019年03期）
王勇红,聂登国[2]（2019）在《基于描述树方法描述逻辑VL的包含推理》一文中研究指出描述逻辑是一族知识表示的语言,以形式化、结构化的方式表示相应的应用领域。描述逻辑VL非循环术语集的包含推理,通过将描述逻辑VL非循环术语集包含推理问题转化为描述树之间的同态问题,证明VL非循环术语集的包含推理问题是多项式时间复杂的。(本文来源于《贵州工程应用技术学院学报》期刊2019年03期）
富豪[3]（2019）在《基于描述逻辑的Web文本挖掘》一文中研究指出近年来伴随人工智能(Artificial Intelligence)的发展,描述逻辑(Description Logics,简写为DLs)这种底层技术研究也变为研究热点。事实上描述逻辑不仅在人工智能方面有成就,在农业、天文学、基因工程、信息安全、能源管理、地球科学、机械等多种领域都有应用。尤其在OWL2标准下,弥补OWL标准的不足,促使Web本体语言上得到了长足发展。与此同时Web发展也相当迅速,根据中国互联网信息中心(CNNIC)的统计报告,截至2018年6月我国的网站数量已经达到了544万个。如此规模的网站给精确搜索和Web文本内容的潜在语义(Latent Semantic)发现带来不小压力。为了解决Web上潜在数据关系处理的问题,在Web文本挖掘过程中引入描述逻辑用来进行知识表示。Web文本挖掘过程分为叁步:Web数据预处理(包含数据抽取);Web文本挖掘;后续处理和结果评价。本文的侧重点在Web文本挖掘和结果评价上。由于Web页面具有其复杂性,具体体现在它的非结构化数据形式上,前期处理可采用简单的数据处理技术,将其中的声音、图片、视频信息等进行删除,仅保留文本数据。本文分别介绍聚类和分类两种Web文本挖掘技术和它们的相似度计算并选用HTML文本集合对其做了具体说明。结果评价采用监督学习常用的FScore计算方法。描述逻辑的推理方面,本文介绍一种基于本体的Pellet概念分类算法,其依赖的描述逻辑拥有较强的表达能力。此外,本文还提出一种基于HTML路径的层次聚类计算方法,即PathHP算法,可实现Web文本聚类。本文选用文献研究的方式查找了相关理论和技术,并采用对比的形式对其进行分析整理,寻找技术突破点。由于XML格式数据在Web知识管理和存储方面有着很重要的地位,因此在进行知识库构建过程中将HTML文本转为XML格式。传统的聚类方法存在聚类解释性弱,或者对聚类结果没有任何的解释说明的问题。将描述逻辑用来表示Web挖掘过程中的知识,能够对标签数据和文件之间的数据进行关联,最终获得数据维度的降低和聚类簇中相关性的好处。然后在实验中选用XML Schema的方式描述Web文本结构,并使用ALCIF描述逻辑对其进行表示,将其作为Web文本信息的载体存入知识库中,可实现对具有包含关系的文本进行约减。最后使用K-Means++算法聚类并通过Python工具包绘制聚类结果。实验表明描述逻辑对Web文本数据降维,发现其中潜在语义关系,使描述逻辑知识库数据聚类的效率和聚类结果的可解释性得以提高。(本文来源于《沈阳师范大学》期刊2019-05-18）
富豪,邓立国[4]（2019）在《基于ALCIF描述逻辑的Web页面聚类》一文中研究指出在Web页面聚类过程中为了能有效处理标签内容以及标签内容之间的联系,选用ALCIF描述逻辑表示方法来对Web页面信息进行抽取与存储,并对抽取到的知识内容进行约减,从而实现对Web文档的降维,以此节约聚类时间。最后用实验证明这种知识表示方法对于Web页面聚类的有效性。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年12期）
杨小钢[5]（2018）在《基于描述逻辑ALCUQI的UML类图元模型形式化方法》一文中研究指出UML是一种半形式化的语言,它缺乏精确的形式化语义,难易保证UML模型的一致性。描述逻辑是一种知识表示的形式化语言,具有强大的知识表示和推理能力。针对UML模型的形式化问题,提出基于描述逻辑的形式化方法,分析类图元模型元元素与描述逻辑ALCUQI的对应关系,提出基于描述逻辑ALCUQI的类图元模型形式化方法,给出类图元模型转化为ALCUQI知识库的正确性证明。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2018年25期）
冉婕,谢树云,漆丽娟[6]（2018）在《基于时序描述逻辑的UML顺序图形式化研究》一文中研究指出在统一建模语言(UML)规范中顺序图的语义是以自然语言的形式描述的,是一种半形式化的语言,不能对系统的交互行为进行形式化分析及论证.针对UML顺序图缺乏精确的形式化描述问题,根据顺序图的时序特征,提出了增加交互操作符的UML顺序图的六元组形式化方法.对描述逻辑进行时序扩展,得到可表示动态和时序语义的形式化规范——时序描述逻辑.应用时序描述逻辑的时态算子得到时序描述逻辑语义形式的UML顺序图.用UML顺序图描述完整的C语言执行过程,将其形式化描述,实验结果表明,这种方法是可行的.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年08期）
王星,赵巧霞,陈吉,李佳[7]（2019）在《f-SHOIQ_N:一种模糊非单调描述逻辑》一文中研究指出针对描述逻辑无法表示语义网中模糊和非单调知识的问题,在模糊描述逻辑f-SHOIQ基础上增加弱否定构造算子,提出模糊非单调的描述逻辑f-SHOIQ_N。使用弱否定标记模糊非单调原子概念,进而表示模糊非单调规则。将模糊非单调规则引入模糊描述逻辑f-SHOIQ,用来表示模糊和非单调知识。构建f-SHOIQ_N的知识库,给出该知识库中模糊非单调知识和模糊单调知识处理方式。为处理模糊非单调知识库中规则的竞争并满足描述逻辑中概念包含、相等的问题,提出f-SHOIQ_N中竞争规则的优先级判定算法。分析f-SHOIQ_N具有的性质,并给出相关证明。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年06期）
申宇铭,郝天永,张倩生[8]（2018）在《描述逻辑εL~■和εLU~■表达力的刻画与比较》一文中研究指出逻辑的表达力及其推理问题的计算复杂性一直是逻辑研究的两个重点.描述逻辑是一族重要的知识表示语言,目前,国内外对其计算复杂性的研究成果比较丰富.而对其表达力的研究相对较少.从逻辑语义的角度看,解释之间的互模拟关系是刻画表达力的一个有效途径,其较具代表性的结论是刻画命题模态逻辑表达力的van Benthem定理.文中主要研究了包含顶概念、原子概念、原子概念否定、概念交和完全存在约束等5个概念构造子的描述逻辑εL~■,给出了εL~■模拟关系,建立了刻画εL~■表达力的van Benthem定理.在εL~■基础之上,再增加概念并构造子,还给出了刻画εLU~■表达力的van Benthem定理.在这些工作的基础上,给出了εL、εL~■、εLU和εLU~■等4个系统表达力之间的比较结果.再依据若干概念包含关系问题的计算复杂性结果,明确了如下结论:在表达力要求不高的情形下,可以优先选择εL作为知识的表示语言.而对表达力要求较高的情形下,应该优先选择ALC作为知识的表示语言.同时,在没有特殊要求的情况下,应尽量避免使用εL~■、εLU和εLU~■作为知识的表示语言.(本文来源于《计算机学报》期刊2018年04期）
彭一鸣,王忠华[9]（2018）在《基于概率描述逻辑的多层活动建模和识别》一文中研究指出活动识别是指从一系列家居传感器信号中自动识别人的日常活动,由于人类活动本质的模糊性,大多数传统模式识别方法不能表示活动的不确定性和复杂结构关系。针对上述问题,提出基于概率描述逻辑的多层活动识别方法,从对数线性描述逻辑构建的OWL2本体中的概率推理出当前最可能执行的活动,实验结果验证了论文方法的有效性。(本文来源于《中小企业管理与科技(上旬刊)》期刊2018年04期）
刘晗,钟艳如,申松坡[10]（2018）在《事物特性表的描述逻辑表示》一文中研究指出针对传统的基于事物特性表的变型设计方法不能快速有效地对产品数据进行推理的问题,将描述逻辑引入到变型设计过程中,建立事物特性表的语义表示模型。用描述逻辑刻画事物特性表,构建事物特性表的描述逻辑表示模型,在此基础上构建了事物特性表的知识库系统,分析并得出了公理集TBox和断言集ABox。以联轴器为例,利用描述逻辑刻画了联轴器事物特性表,验证了该方法的正确性和有效性。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2018年01期）
描述逻辑论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
描述逻辑是一族知识表示的语言,以形式化、结构化的方式表示相应的应用领域。描述逻辑VL非循环术语集的包含推理,通过将描述逻辑VL非循环术语集包含推理问题转化为描述树之间的同态问题,证明VL非循环术语集的包含推理问题是多项式时间复杂的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
描述逻辑论文参考文献
[1].聂登国,王勇红.描述逻辑FL_0循环术语集的保守扩充[J].贵州工程应用技术学院学报.2019
[2].王勇红,聂登国.基于描述树方法描述逻辑VL的包含推理[J].贵州工程应用技术学院学报.2019
[3].富豪.基于描述逻辑的Web文本挖掘[D].沈阳师范大学.2019
[4].富豪,邓立国.基于ALCIF描述逻辑的Web页面聚类[J].现代计算机.2019
[5].杨小钢.基于描述逻辑ALCUQI的UML类图元模型形式化方法[J].现代计算机(专业版).2018
[6].冉婕,谢树云,漆丽娟.基于时序描述逻辑的UML顺序图形式化研究[J].计算机系统应用.2018
[7].王星,赵巧霞,陈吉,李佳.f-SHOIQ_N:一种模糊非单调描述逻辑[J].计算机工程.2019
[8].申宇铭,郝天永,张倩生.描述逻辑εL~■和εLU~■表达力的刻画与比较[J].计算机学报.2018
[9].彭一鸣,王忠华.基于概率描述逻辑的多层活动建模和识别[J].中小企业管理与科技(上旬刊).2018
[10].刘晗,钟艳如,申松坡.事物特性表的描述逻辑表示[J].桂林电子科技大学学报.2018