Rozmywanie i wyostrzanie wiedzy w wybranych sieciach semantycznych systemów produkcji

pol Artykuł w języku polskim DOI:

wyślij Anna Bryniarska Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Politechnika Opolska

Pobierz Artykuł

Streszczenie

W pracy rozważa się zaproponowaną przez autorkę metodę rozmywania i wyostrzania wiedzy reprezentowanej w sieciach semantycznych jako interpretację języka rozmytej logiki opisowej fuzzyDL. Interpretacja rozmywania została przedstawiona w pewnej uporządkowanej algebrze zbiorów rozmytych, a wyostrzanie wiedzy w algebrze zbiorów rozumianych w sensie klasycznym. Została pokazana możliwość aplikacji tych metod dla systemów produkcji porównujących obiekty zamawiane do produkcji ze wzorcowymi, elementarnymi obiektami tej produkcji.

Słowa kluczowe

rozmyta logika opisowa, siec semantyczna w sytemie produkcji, wiedza rozmyta w sieci semantycznej, wyszukiwanie wiedzy rozmytej

Fuzzification and defuzzification of knowledgein the semantic network of production systems

Abstract

In this article the method of fuzzification and defuzzification of the knowledge in semantic networks is proposed defined as the interpretation of Fuzzy Description Logic (fuzzyDL). This interpretation of fuzzification is presented in ordered algebra of fuzzy sets and defuzzification is presented in algebra of Boolean set theory. It is shown how to apply these methods to the production system which compare the ordered to produce objects with the reference, elementary objects of this production.

Keywords

fuzzy description logic, fuzzy knowledge in semantic network, searching fuzzy knowledge, semantic network in production system

Bibliografia

  1. Baader F., Calvanese D., Mc Guinness D., Nardi D., Patel-Schneider P. (eds) (2003): The Description Logic Handbook. Theory, Implementation and Application, Cambridge University Press.
  2. Bobillo F., Straccia U. (2008): fuzzyDL: An Expressive Fuzzy Description Logic Reasoner, [w:] IEEE World Congress on Computational Intelligence 1-6 June 2008, Hong-Kong, 923-930.
  3. Bryniarska A. (2011): Rozmywanie i wyszukiwanie wiedzy rozmytej w sieciach semantycznych, „Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej”, tom 1, Gdańsk, 389-394.
  4. Bryniarska A. (2011): Adekwatna defuzyfikacja wiedzy rozmytej w sieciach semantycznych, materiały konferencyjne, XIII International PhD Workshop OWD, Wisła, 249-254.
  5. Ćwikła G., Knosala R. (1997): Metoda oszacowania kosztów wykonania elementów maszyn z zastosowaniem sieci semantycznych, „Maszyny Górnicze” nr 68, Gliwice, 25-37.
  6. Galantucci L. M., Percoco G., Spina R. (2004): Assembly and Disassembly by using Fuzzy Logic and Genetic Algorithms, „International Journal of Advanced Robotic Systems”, Volume 1, Number 2 , ISSN 1729-8806, 67-74.
  7. Kacprzyk J. (2001): Wieloetapowe sterowanie rozmyte, Wydawnictwo WNT, Warszawa.
  8. Knosala R., Ćwikła G. (1998): Metoda szacowania kosztów produkcji bazująca na podobieństwie konstrukcyjno-technologicznym, zbiór referatów z Konferencji „Komputerowo zintegrowane zarządzanie”, Zakopane, 169-178.
  9. Knosala R. i in. (2002): Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, Wydawnictwo WNT, Warszawa, 330.
  10. Kowalski R. A. (1979): Logic for Problem Solving, New York North Holland.
  11. Łęski J. (2008): Systemy neuronowo-rozmyte, Wydawnictwo WNT, wyd. 1, Warszawa.
  12. Pan J. Z., Stamou G., Stoilos G., Thomas E. (2008): Expressive Querying over Fuzzy DL-Lite Ontologies, [w:] Scalable Querying Services over Fuzzy Ontologies, 17th International World-Wide-Web Conference, Beijin.
  13. Simou N., Mailis T., Stoilos G., Stamou S. (2010): Optimization Techniques for Fuzzy Description Logics, [w:] Proc. 23rd Int. Workshop on Description Logics (DL2010), CEUR-WS 573, Waterloo, Canada, 244-254.
  14. Simou N., Stoilos G., Tzouvaras V., Stamou G., Kolhas S. (2008): Storing and Querying Fuzzy Knowledge in the Semantic Web, [w:] Proc. 4th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Sunday 26th October, Karlsruhe, Germany.
  15. Yager R. R., Filev D. P. (1994): Essentials of fuzzy modeling and control, John Wiley & Sons, New York.
  16. Zadeh L. A. (1965): Fuzzy sets. Information and Control, Volume 8, Number 3, 338-353.