公开(公告)号：CN107808194A

公开(公告)日：2018-03-16

申请号：CN201711014391.2

申请日：2017-10-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 曾广平 ,  李鹏伟 ,  陈星宇 ,  孙晓玉 ,  周黎 ,  刘浩 ,  陈榴

IPC: G06N5/04

CPC classification number: G06N5/048 ,  G06N5/047

Abstract: 本发明公开了一种基于Rete推理网络的复合推理方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：根据问题的描述，提取事实的隶属度；步骤S2：构建Rete推理网络，将所有规则和事实输入到Rete的推理过程中，Rete的推理包括根据规则集合生成Rete推理网络，将事实逐个输入到Rete推理网络进行规则匹配；步骤S3：在Rete推理过程中对节点的两个输入进行模糊集合运算。本发明的复合推理方法是一种面向基础教育问答的模糊知识推理方法，能够同时处理确定规则和模糊规则，在精度允许的条件下，可以大大提高匹配效率，解决大规模规则快速推理计算，有效的提高匹配效率和精确率。

公开(公告)号：CN106649266A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611075726.7

申请日：2016-11-29

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 曾广平 ,  刘婷婷 ,  陈榴 ,  陈星宇 ,  戴继勇 ,  孙雷明

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种本体知识的逻辑推理方法，能够提高匹配效率和精确率。所述方法包括：S1，接收输入的推理请求，其中，所述推理请求为待匹配本体；S2，构建所述待匹配本体的RDF图；S3，根据所述待匹配本体的RDF图，生成一颗用于执行匹配算法的树；S4，计算生成树的节点在树形结构下节点本身与其相关的父子节点的语义相似度的加权均值，得到节点总体相似度，其中，所述语义相似度由词形相似度和词义相似度确定；S5，根据得到的所述节点总体相似度，对生成树的每个节点进行匹配，输出推理结果。本发明适用于数据智能分析处理技术领域。