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摘要:
求解极小不可满足保持子术语集(Mups)是不一致术语集调试的核心工作.在构建术语集依赖关系图模型基础上,从概念之间的依赖关系角度出发,定义语义依赖度、语义簇、依赖度分布3个指标反映本体术语集的复杂程度;通过讨论不可满足概念数目、冲突公理集基数和冲突公理基数对Mups问题求解难易的影响,定义冲突公理集最大基数和冲突公理最大基数两个指标反映不一致本体术语集的数据复杂程度;基于这些复杂性指标,设计针对Mups问题的不一致本体数据标准测试集(Mups Benchmark,MupsBen)来评测Pellet、Hermit、FaCT++、JFact和TrOWL这5种推理机在黑盒算法下求解Mups的性能.评测实验显示,所定义的复杂度指标能够有效反映Mups求解问题的数据复杂程度.对于特定推理机,其性能随测试数据的结构复杂程度的增大而降低;对于不同推理机,由于其内在推理机制与优化策略的差别,在不同复杂度指标下表现出不同的性能差异.
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极小不可满足保持子术语集
关联解释
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文献信息
篇名 本体推理机求解Mups的性能评测研究
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 不一致术语集 极小不可满足保持子术语集 标准检查程序 MupsBen 人工智能
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 1422-1439
页数 18页 分类号 TP18
字数 17417字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2017.01422
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 欧阳丹彤 吉林大学计算机科学与技术学院 108 781 15.0 23.0
2 叶育鑫 吉林大学计算机科学与技术学院 19 130 7.0 11.0
3 张瑜 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 40 84 6.0 7.0
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
不一致术语集
极小不可满足保持子术语集
标准检查程序
MupsBen
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导