面向多知識主體不確定性推理的本體可信模型研究

《面向多知識主體不確定性推理的本體可信模型研究》是依託同濟大學，由嚴雋薇擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：面向多知識主體不確定性推理的本體可信模型研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：嚴雋薇
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

大機器維護、維修和大修（MRO）過程中的故障診斷是一個不確定性推理過程，不僅需要來自多知識主體的幫助，還需要了解這些所得證據知識是否可信，才能保證推理過程及結論的準確性、可信性。而且，知識作為新一代語義網路資源的重要組成部分，對其可信性的考量具有重要意義。本申請圍繞本體可信問題，研究面向以本體為基本粒度單位的網路環境下知識資源的可信理論體系，建立其本體可信模型。具體內容包括：圍繞本體自身可信，研究基於Bayesian的本體自身概念可信、基於構建可信評價本體的本體自身語義信息可信評價指標體系及其可信子模型；圍繞本體全局可信，研究基於信任樹的本體領域推薦可信、本體所處環境可信的評價指標體系及其可信子模型；針對不確定性推理的弊端，藉助本體可信模型中獲取的知識可信度，構建一個面向多知識主體協同參與的不確定性推理框架，來最佳化不確定性推理套用的性能。項目預期在關鍵技術創新和專利申請方面取得成果。

結題摘要

大機器維護、維修和大修（MRO）過程中的故障診斷是一個不確定性推理過程，不僅需要來自多知識主體的幫助，還需要了解這些所得證據知識是否可信，才能保證推理過程及結論的準確性、可信性。本課題圍繞本體可信問題，研究面向以本體為基本粒度單位的網路環境下知識資源的可信理論體系，建立其本體可信模型。具體內容包括：圍繞本體自身可信，研究基於Bayesian的本體自身概念可信、基於構建可信評價本體的本體自身語義信息可信評價指標體系及其可信子模型；圍繞本體全局可信，研究基於信任樹的本體領域推薦可信、本體所處環境可信的評價指標體系及其可信子模型；針對不確定性推理的弊端，藉助本體可信模型中獲取的知識可信度，構建一個面向多知識主體協同參與的不確定性推理框架，來最佳化不確定性推理套用的性能。項目執行期間，總計申請國家發明專利6項，授權3項，圍繞項目的關鍵技術研究，總計發表論文25篇，SCI檢索7篇次，EI檢索23篇次，項目的部分內容在企業得到套用。