智能通信网的Prolog推理机制与查准率提升

"智能通信网推理机制的研究 (2011年)" 本文主要探讨了在语义网架构下，尤其是针对智能通信网这一特定领域的元数据交互问题，以及其推理机制的设计与实现。作者冯达盛和石振国来自南通大学电子信息学院，他们关注的是如何提高信息处理的准确性和人机交互的效率。 首先，文章深入分析了OWL DL（Web本体语言描述逻辑）的描述能力。OWL DL是语义网中用于表示和处理复杂知识的一种强大语言，它允许精确地描述概念、关系和约束，从而支持知识的自动化处理和推理。通过对OWL DL的理解，作者能够构建出一套适用于智能通信网的知识表示框架。 接下来，基于OWL DL蕴含的知识，作者设计了一套Prolog推理规则。Prolog是一种逻辑编程语言，特别适合于处理规则推理和知识表示的问题。通过Visual Prolog，一个图形化的Prolog开发环境，作者实现了智能通信网的自动推理功能。这种方式使得系统能够根据已有的知识库进行推理，找出未知信息或解决复杂问题。 在实际应用中，作者通过实例验证了这个推理系统的有效性和可行性。该系统能够处理知识库中的元数据，实现元数据的交互，从而满足人机协同工作的需求。不仅如此，与传统的万维网相比，智能通信网的推理系统在信息检索的查准率上有显著提升，这意味着它能更准确地找到用户所需的信息。 此外，文章还进行了实验检测，进一步证实了智能通信网推理系统的性能优势。实验结果证明了该系统在处理大量信息和进行复杂推理任务时，具有更高的效率和准确性，这对于智能通信网络的发展和优化具有重要意义。 关键词：智能通信网；推理；语义网 中图分类号：TP18（计算机科学技术类） 文献标志码：A 文章编号：1673-2340(2011)02-0006~05 这篇论文揭示了智能通信网中利用OWL DL和Prolog实现元数据交互的推理机制，为提升语义网在通信领域的应用提供了理论基础和技术方案。通过这种方法，可以更好地理解和利用网络中的信息，提高信息处理的准确性和效率，对于推动智能通信网络的发展具有积极的促进作用。