本体与贝叶斯网络结合的不确定性推理研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于贝叶斯网络的本体不确定性推理研究，由曹雪亚撰写，属于计算机应用技术专业，导师为杨喜权，完成于2009年。" 本体（Ontology）是描述知识模型的重要工具，它可以规范地表达概念，促进知识的共享。然而，本体在处理概念重叠、相交信息以及部分信息推理时存在局限性。此时，贝叶斯决策理论和贝叶斯网络成为解决不确定性问题的有效手段。贝叶斯网络通过表示变量间的条件独立性和概率分布，可以进行概率推理，尤其适用于处理现实世界中的不确定性。 论文首先详细阐述了本体技术，包括其建模原语、构建方法以及如何通过扩展OWL来支持不确定信息的表示。作者利用Protégé工具构建了包含概率信息的领域本体。接着，论文深入研究了贝叶斯网络，解释了其概率推理机制，对比了几种不同的不确定性推理方法，分析了各自的优缺点。 为了将概率本体与贝叶斯网络相结合，论文开发了一个名为OntoBN的原型系统。该系统通过Jena的OWLAPI和Netica的Java API，将本体中的概率表示转换为贝叶斯网络结构，从而增强本体的推理能力，帮助从知识库中提取更多有价值的信息，辅助用户进行推理和决策。 关键词：本体、贝叶斯网络、不确定性推理 这篇研究工作不仅揭示了本体与贝叶斯网络在不确定性处理上的互补性，还通过OntoBN系统的实际开发，展示了这种结合在知识表示和推理中的潜力，为不确定信息的管理和决策支持提供了新的思路。