%0 Journal Article
%T Research on knowledge representation and inference mechanisms about fuzzy conceptual graphs<br>模糊概念图知识表示及其推理机制研究*
%A LIU Pei-qi
%A LI Zeng-zhi
%A <br>刘培奇
%A 李增智
%J 计算机应用研究
%D 2010
%I 
%X 通过对现有模糊概念图的研究,针对概念的所指域与模糊信息间的冗余问题和用模糊度表示模糊概念问题,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法。在改进的模糊概念图中,用模糊集合表示概念图中的模糊概念和模糊关系,并将模糊概念的所指域同模糊集合合并,减少信息冗余。根据改进的模糊概念图,重点研究了模糊概念图的匹配推理机制,设计了基于语义约束的匹配推理算法,并定量分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。经过在《计算机文化基础》课程中实验测试,算法反映了考生主观题的答卷情况,同人工阅卷结果基本一致。
%K fuzzy conceptual graphs
%K knowledge representation
%K knowledge reasoning<br>模糊概念图
%K 知识表示
%K 知识推理
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=B52659BF2A085D7DA00D65A95689F490&yid=140ECF96957D60B2&vid=DB817633AA4F79B9&iid=B31275AF3241DB2D&sid=25F460E3298FB693&eid=566078A877FDD667&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=7