SHIN描述逻辑的ABox一致性判定Tableau算法

"这篇论文研究了描述逻辑SHIN的ABox一致性判定算法，提出了一个基于Tableau的方法。该算法通过预处理将ABox转化为标准形式，并应用特定的Tableau规则，直到扩展为完整且无冲突的ABox。算法的正确性通过可终止性、合理性和完备性的证明得到确认。SHIN是一种增强的描述逻辑，包含传递角色、角色层次、反向角色和数量限制，适用于复杂的知识建模。ABox一致性判定是DL推理的基础，现有的方法主要分为预完整方法和Tableau算法，而本文关注的是后者。" 在知识表示和推理领域，描述逻辑（Description Logics, DLs）是一种重要的工具，被广泛应用于信息系统、数据库、软件工程和语义Web。SHIN是DL的一种变体，增加了ALC的表达能力，包括传递角色、角色层次、反向角色和数量限制，使得它能处理更为复杂的知识建模任务。在SHIN框架下，知识库由TBox（本体）、ABox（实例数据）和角色层次三部分组成。 ABox一致性判定是SHIN中的核心推理任务，它检查ABox是否与TBox和角色层次一致。解决这个问题有两种主要方法：预完整方法和Tableau算法。预完整方法通过转换ABox来简化问题，但这种方法对于SHIN这样的复杂逻辑实现起来较为困难。因此，论文侧重于Tableau算法，这是一种通过扩展和冲突检测来判定ABox一致性的方法。 论文提出的Tableau算法首先对ABox进行预处理，生成标准形式[A]，然后按照特定策略应用规则，直至生成一个完整且无冲突的ABox。这个过程中，算法的阻塞机制防止了规则的无限次执行，允许新个体被之前创建的任意个体直接阻塞，不仅限于其祖先。算法的正确性通过理论证明其可终止性、合理性和完备性来确保。 这篇论文为SHIN的ABox一致性判定提供了新的算法设计，这在解决复杂知识建模问题时具有重要意义，特别是在需要高效推理的系统中。这种方法为DL推理提供了一个实用的工具，有助于推动描述逻辑在实际应用中的发展。