基于描述逻辑及符号算法的事例相似性研究

In terms of the knowledge intensive case-based reasoning (CBR) applications, the case representation and reasoning mechanism of description logic, temporal description logic and fuzzy description logic will be studied so that the description logic family DL(x) will be proposed in order to represent the knowledge in the knowledge intensive CBR applications. In the framework of ordered binary decision diagram (OBDD), algebraic decision diagram (ADD) and their variants, the novel structure xDD to symbolically represent TBox, RBox and ABox of C-fTDL(x) will be explored so as to develop the symbolic reasoning methods and algorithms for description logic C-fTDL(x). On the basis of case similarity assessment using description logic ALC, ALCNR and SHI, the integrated similarity assessment mechanism of cases containing fuzzy and temporal information will be probed, and the case similarity assessment methodology for description logic C-fTDL(x) will be proposed, where the rich semantics and syntactic knowledge could be involved. Through analyzing the OBDD/ADD based symbolic algorithms for the matching between two graphs or sub-graphs, the similarity-based retrieval algorithms in description logic C-fTDL(x) will be developed. From the applicable backgrounds of product assemble planning and software reuse, the domain independent ontology for knowledge rich CBR applications will be created, and will be tested under applicable engineering situations. It is hopeful that an effective and unified methodology for the case similarity assessment of knowledge intensive CBR applications will be presented.

从知识密集型事例推理（CBR）应用的需求出发，研究描述逻辑、时序描述逻辑和模糊描述逻辑的事例表示和推理机制，建立适合于知识密集型CBR应用中事例表示的描述逻辑C-fTDL(x)；以有序二叉决策图（OBDD）、代数决策图（ADD）及其扩展形式为基础，研究C-fTDL(x)中TBox、RBox和ABox符号表示的新型xDD结构，建立C-fTDL(x)的符号xDD推理方法及算法；以描述逻辑ALC、ALCNR和SHI的事例相似性为基础，探讨模糊和时序信息综合的相似性机理，建立能够度量C-fTDL(x)语义和语法结构的事例相似性度量方法；以图/子图结构匹配的符号OBDD/ADD算法为基础，研究C-fTDL(x)下事例检索的符号xDD算法；以产品装配规划、软件复用为背景，研究知识密集型CBR应用中本体的构建和集成机制，开发领域无关本体原型系统。以期为知识密集型CBR中事例相似性研究提供新的理论和方法。

本项目从知识密集型事例推理（CBR）的应用需求出发，研究描述逻辑、时序描述逻辑和模糊描述逻辑的事例表示和推理机制，为知识密集型CBR中事例相似性研究提供新的理论和方法。取得的研究成果主要体现在六个方面。第一，研究了基于描述逻辑的事例表示及相似性度量方法，分别应用描述逻辑ALCQ(D)、模糊描述逻辑F-SHIQ(D)进行事例表示，给出相应的事例相似性度量方法；针对语义工作流的匹配问题，给出相应的相似性计算算法。第二，研究了基于描述逻辑的事例修正方法，应用描述逻辑EL进行事例表示，给出相应的事例修正算法。第三，研究了基于描述逻辑和符号算法的推理机制，针对描述逻辑EL给出了基于符号技术OBDD的推理算法；针对时态描述逻辑ALC-LTL，分别给出了关于公式可满足性问题的判定算法和模型检测算法；构建了一类具有可判定性的动态描述逻辑。第四，将描述逻辑、符号技术以及基于案例的推理应用于装配规划，给出了高效的装配求解算法。第五，将描述逻辑和基于案例的推理应用于软件复用，提出一种语义Web服务自动组合方法和验证方法。第六，将描述逻辑、符号算法和基于案例的推理应用于安全领域，提出了基于案例推理和描述逻辑的网络安全应急响应方法；提出了基于代数决策图和线性多分支程序的分类算法安全评估协议；提出了基于动态描述逻辑的访问控制方法等。