科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
研究面向语义网的本体不确定性推理建模仿真方法，准确推理语义网内不确定性数据，为各领域语义网的应用提供便利。运用基础建模原语与OWL本体语言，构建包含语义网知识和语义的本体模型，读取与解析该本体模型后储存于数据库内。建立模糊贝叶斯网络模型，运用联结树信念传播算法作为其模糊概率推理算法，实现对所构建语义网本体模型内不确定性数据的推理，并对推理后的数据实施模糊化与去模糊化处理，获取最终高精度推理结果。结果表明，上述方法能够实现对各种情景模糊概率知识的推理，可行性较高，同时所提方法所融合的模糊化与去模糊化处理，可提升最终推理结果的精度，获得可信度与应用价值更高的推理结果，降低各领域语义网的实际应用难度。
-
单位燕山大学里仁学院
