【摘 要】
：
提出自认知描述逻辑ALCO@K的一种类命题动态逻辑扩展D-ALCO@K,实现Web开放环境下支持局部闭世界假设的动态推理。它基于自认知逻辑，具有良好的理论基础;同时与语义Web领域基于描述逻辑推理的现实需求密切相关，具有潜在的应用前景。D-ALCO@K中，ALCO@-Aboxes刻画了关于外部状态的知识，原子动作表示为前提(对知识库的认知查询)和作用效果(仅涉及原子概念的ALCO@断言或其否定)的
【机 构】
：
中国科学院智能信息处理重点实验室 北京 100190 中国科学院研究生院 北京 100039 中国
论文部分内容阅读
提出自认知描述逻辑ALCO@K的一种类命题动态逻辑扩展D-ALCO@K,实现Web开放环境下支持局部闭世界假设的动态推理。它基于自认知逻辑，具有良好的理论基础;同时与语义Web领域基于描述逻辑推理的现实需求密切相关，具有潜在的应用前景。D-ALCO@K中，ALCO@-Aboxes刻画了关于外部状态的知识，原子动作表示为前提(对知识库的认知查询)和作用效果(仅涉及原子概念的ALCO@断言或其否定)的形式，复合动作则从原子动作出发，用经典动态逻辑中的动作构造符构造。概括了D-ALCO@K中重要的推理任务并给出了可满足性检测的表算法。D-ALCO@K继承了ALCO@K的自省-与知识库内容相关的推理，可区分状态和状态的描述。D-ALCO@K的主要特点(支持局部闭世界假设的动态推理、自省)使得它非常适用于静态信患和动态计算并存的语义Web环境。本文通过图书馆领域的几个例子来说明它的表达能力及相关基本概念。
其他文献
文章给出一个通用的针对复杂功能部件的形式化验证方法.该方法基于寄存器传输级设计，利用设计中的结构信息将电路划分为控制部分和运算部分分别验证.文章给出了标识数据的时间标记法，针对控制部分中数据抽象的通用抽象规则，以及对运算部分进行分割处理的技术.本文的方法成功应用于龙芯3号处理器浮点乘加部件的验证，实践表明该方法能够发现传统模拟仿真方法难以发现的隐藏很深的错误，能够有效支持工业级功能部件的验证.
随着处理器上集成的核的数量的增多，在开展体系结构研究时软件模拟的速度会大大降低。如果利用纯硬件进行仿真，虽然可以提高速度，但不易修改和调试。本文设计了一个基于FTGA的软硬件混合的多核处理器模拟器，其在FPGA上使用硬件对指令集中的常用指令进行模拟。通过FPGA片上软核以及PC主机对复杂指令以及存储和外设进行模拟以保证模拟器的灵活性。在具体实现中。以16段流水多周期时分复用的方式对MIPS Ⅱ指令
同步机制是片上多核／众核处理器正确执行和协同通信的关键，其效率对处理器的性能非常重要.本文针对片上众核体系结构，提出了两种硬件粗粒度同步机制，集中式同步机制和分布式同步机制，分别通过片上的集中式锁管理器和分布式锁管理器来实现;以片上同构众核处理器Godson-T模拟器为平台，通过量化评估程序，评估比较了提出的两种硬件支持的同步机制与基于原语的软件同步机制的性能.结果表明，硬件支持可以使得片上众核处
由于硅技术在处理器工业发展对处理器工业的影响，为了满足当前对高性能和高吞吐率的需求，众核处理器成为主流计算机体系结构，然而，因为速度限制和精确度的不足，使用传统的方法对众核处理器进行模拟和仿真远远不能满足需求.使用FPGA原型验证能显著提高模拟的速度，但是设计的复杂度和验证难度也相应增加.本文提出一种Godson-T众核验证平台(Godson-Tverification Engine，GVE)，目
在分析了多核集群性能和应用需求关系的基础上，提出了一个基于性能预测，计算连接权重的并行调度算法“信息素动态加权法”，该算法通过对任务按其对资源请求不同进行分类，在处理任务前后对各个节点的信息素进行调整来准确的反映集群系统内各个节点的资源状态，帮助各种类型的请求找到集群内较为合适的执行节点，算法测试与实际业务系统运行表明，该算法可以有效均衡系统负载，提高系统运行效率与吞吐率.
高效的数据过滤是减少距离函数计算次数的捷径。提出了一种高效处理高维数据的索引算法一在主成分分析的基础上，利用第一主成份的组合方差最大的特点，选取第一主成分为主维，结合三角不等式完成数据过滤。实现分级索引，构成一种基于主维过滤的索引结构-PK-Tree。用方差覆盖权对第一主成分的信息保持量做了定量分析，并与已有算法进行了实验比较，得出了M+-Tree的距离比较次数近于PK-Tree的二倍等结论，验证
时态数据管理基本对象是数据实体的时间标签(时间期间)。时态查询模式依赖于时间期间相互关系，而这些关系中大多数不是等价(相等)关系。现有数据索引技术通常基于“相等”查询，在非等价关系框架内研究时态数据索引或将常规索引进行扩展具有研究和应用意义，同时也具挑战性。本文讨论一种基于拟序矩阵的时态数据索引框架。首先，通过引入拟序矩阵TPOM，将Allen 13种时态基本关系确定转换为对偶空间中特定区域的选取
对时间序列数据的研究与分析已经受到了越来越多的关注，然而由于时间序列数据其连续产生的特点，其数据量通常是非常大的，直接存储原始数据是困难的，因而时间序列数据的压缩变的非常重要.本文提出了一种新型的面向时间序列的阚值近似压缩方法，利用树结构和滑动窗口在时间序列中找到相似的子序列，然后通过这些相似子序列对整个时间序列进行压缩.本文既在理论上证明该压缩方法的正确性，又通过实验验证了这种压缩方法可以在较高
文本聚类大多采用TF-IDF方法把文本建模为词频向量，利用余弦等相似度量方法计算文本之间的相似度，以此进行文本聚类.这些方法忽略了文本中词的语义信息，改进的基于语义的文本聚类方法则缺少文本之间相似度的定义，无法反映两篇文本之间的相似程度，聚类效果局限于某些特定领域.本文在TF-IDF模型基础上分析文本中重要词汇的语义信息，提出了一种新的文本相似度量方法.该方法首先应用自然语言处理技术对文本进行预处
在割序集(CSS)模型中，为了将由动态故障树(DFT)转换得到的CSS初级形式整理为最小割序集(MCSS)，提出了顺序失效符(SFS)的推演规则.推演规则依据基本事件的发生顺序和顺序失效符的内涵建立，包含结合律、或分配律、与分配律、吸收律、CSP规则，WSP规则等规则.给出了各类规则的证明过程，并列举了现实中不存在的割序，以及由推演规则推导得到的导出规则.SFS推演规则是CSS模型定性分析的进一步