由粗糙模糊事实知识库和粗糙模糊规则知识库组成知识推理系统的知识库最后,设计并实现语义Web粗糙模糊本体支持的知识推理系统。
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系统根据蔬菜栽培知识的内容不同分别采用了树形层次语义网络和因果网络模型两种知识表示形式,并运用了不精确混合推理策略,使得系统推理更快更准确。
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Research on Domain Ontology Model and Semantic Reasoning of Animation Material
动画素材的领域本体模型与语义推理研究
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目前Web服务发现机制仅提供了简单的基于关键字的搜索方法,缺乏对语义推理的支持。
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智能语义浏览器能浏览语义链网络并能进行两种类型的推理:通过将语义链连接起来进行小粒度推理和通过语义链网络的语义视图的匹配进行大粒度推理。
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根据形式化的语义网络表示模型和属性文法的特点,该模型使用属性文法的符号建立了一些适合于语义网络表示模型的语法和语义规则模式,并且可通过扩充的属性文法的解释器来实现推理。
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为解决OWL推理能力弱的问题,本文利用语义Web规则语言(SWRL,Semantic Web Rule Language)建立本体映射规则。
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由此而产生的语义Web服务更是以智能逻辑推理, 服务自动发现和自动组合为研究目标.
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CSSCI本体;学术资源网络模型;知识检索;语义关联推荐;蕴含推理;
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语义浏览器,作为知识库网格的客户端,提供了知识浏览、查询、简单推理、节点管理等功能。
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Near the top of the Semantic Web stack one finds inference& reasoning over data through rules.
在语义网络的接近顶层,人们可以发现推理&通过规则的对数据的推理。
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Auto-reasoning methodology based on knowledge and semantic net in process planning
基于知识和语义网络的加工流程自动推理算法
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An Auto-Reasoning Process Planning Approach with Knowledge Framework and Semantic Net
加工流程自动化推理的知识框架语义网络算法
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