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面向Deep Web不确定知识表示的动态模糊描述逻辑 被引量：5
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作者 方巍 崔志明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第9期229-233,共5页
Deep Web信息量大,主题专一,信息质量好。然而Deep Web信息存在着不确定问题,因此难以对其进行知识表示和推理。基于动态模糊逻辑理论,提出了一种新的描述逻辑,即动态模糊描述逻辑(DFDLs)。给出了DFDLs形式化定义以及DFDLs的语法和语义... Deep Web信息量大,主题专一,信息质量好。然而Deep Web信息存在着不确定问题,因此难以对其进行知识表示和推理。基于动态模糊逻辑理论,提出了一种新的描述逻辑,即动态模糊描述逻辑(DFDLs)。给出了DFDLs形式化定义以及DFDLs的语法和语义,设计了DFDLs的tableau的推理算法和策略。采用动态模糊描述逻辑对面向Deep Web的不确定知识进行表示并实现合理的推理和利用,能更好地表达Deep Web的动态和模糊信息。 展开更多
关键词 DEEP WEB 不确定知识 动态模糊描述逻辑 tableau推理
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