《本體學習的認知模型及其算法研究》是依託雲南大學，由張德海擔任負責人的國家自然科學基金專項基金項目。
基本介紹
- 中文名：本體學習的認知模型及其算法研究
- 負責人：張德海
- 依託單位：雲南大學
- 項目類型：專項基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
近年來本體學習已成為計算機科學領域的一個非常熱門的研究方向。然而，目前國際國內尚無完全自動的本體學習（特別是中文本體學習）方法、技術與實現，目前，較好的成果是整個本體學習過程是在人工指導下進行的互動式半自動機器學習過程。其主要的原因在於對本體學習過程中本體結構的形成及其狀態的變化缺乏深入的研究。結合現代認知主義學習理論對人的認知過程中信息處理的研究成果，我們提出一種支持中文本體學習的認知模型及其算法，用它們來表達本體學習過程中本體的結構及其狀態變化，並用形式化的方法來表示該模型中的知識，通過對本體學習過程中各種認知操作的模擬，實現對本體的自動擴展、對本體中已學習的知識進行歸納泛化、對矛盾知識的修正以及對過時知識的更新等，探索本體自動構建的關鍵過程和技術，為進一步建立基於認知模型的本體自動學習系統打下基礎。在國內外重要雜誌和會議上發表論文5-8篇，其中SCI、EI不少於5篇，專利1-2項。
結題摘要
由於本體在智慧型信息集成、語義網、信息檢索、知識管理、數字圖書館等眾多領域有廣泛套用，使以自動構建本體為目標的本體學習技術成為的非常熱門的研究方向。目前國際國內的本體學習方法對本體學習過程中本體結構的形成及其狀態的變化缺乏深入的研究。本項目結合現代認知主義學習理論對人的認知過程中信息處理的研究成果，提出了一種支持中文本體學習的認知模型及其算法。 主要的研究內容及成果包括：（1）從認知的角度研究了本體學習的一般過程，並對其進行形式化描述，並在此基礎上建立了本體學習的認知模型及其形式化表示；（2）研究並分析現有的概念、關係、實例、屬性和公理的獲取算法；（3）建立符合該認知模型的本體表示系統，並提出了一種基於公理化系統的本體學習認知模型；（4）研究了用新知識對本體進行擴充的增量式學習算法，提出認知模型中本體擴展策略的公理及運算元；（5）研究了對本體中的知識進行歸納的歸納算法，提出了本體歸納策略的公理及其運算元；（6）研究了從本體中演繹斷言的策略及本體縮減策略，提出了本體縮減公理及其運算元；（7）研究了用斷言對本體進行自動修正的策略，提出了本體修正的公理及其運算元；（8）研究了用斷言對本體進行自動更新的策略，提出了本體更新策略的公理及其運算元；（9）證明了上述運算元滿足認知模型的公理系統；（10）初步實現了一個基於公理化認知模型的本體學習模擬系統，對模型和算法的有效性進行了驗證。 課題組已完成研究計畫中的工作。發表論文19篇（其中，SCI檢索2篇，EI檢索14篇，中文核心3篇），在科學出版社出版專著1部，公開發明專利13項，已獲授權5項，取得軟體著作權6件。 上述成果對本體學習過程中本體的結構及其狀態變化進行了刻畫，通過對本體學習過程中各種認知運算元的模擬，實現對本體的自動擴展、對本體中已學習的知識進行歸納泛化、對矛盾知識的修正以及對過時知識的更新等，為進一步建立基於認知模型的本體自動學習系統打下基礎。
