河南大学学报(自然科学版)

2017, (04) 471-480

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一种基于未命名概念的类比推理方法

韩道军;郑冰洋;蔡瑞青;沈夏炯;张磊;

摘要(Abstract):

类比推理作为人类认知发展的中心能力之一,是人工智能领域的一个研究重点.传统的类比推理方法只以人类所熟知的命名概念为基础进行类比推理,忽略了大规模数据中往往存在许多尚未认知的“准概念”——未命名概念,限制了类比推理的完整性.针对这一问题,结合概念格在存储数据信息方面的优越性和知识表达的完备性,提出一种基于未命名概念的类比推理方法.该方法在类比推理的过程中以概念格模型为核心,首先建立源领域和靶向领域的概念格模型,通过概念格结构将两个领域的数据组织起来,其次利用同构算法得到源和靶域之间的节点映射,然后通过本体和概念的属性匹配得到未命名概念,最后利用未命名概念将源领域中的映射关系类比至靶领域,扩大类比结果.实例分析结果表明,文章所提出的基于未命名概念的类比推理方法能够提高类比推理的完整性,得到更多的类比结果.

关键词(KeyWords): 类比推理;;未命名概念;;概念格;;本体

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作者(Author): 韩道军;郑冰洋;蔡瑞青;沈夏炯;张磊;

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