面向语义网的本体不确定性推理建模仿真

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.

关键词：语义网、本体模型、不确定性、推理模型、贝叶斯网络、模糊处理

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目201502A026

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：290-293,381