【摘 要】
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不确定描述逻辑知识库扩展了传统的描述逻辑知识库，在不确定描述逻辑关键性问题中，有一大类问题是关于求解公理的概率上限和下限。本文在蚁群算法的基础上，基于不确定描述逻辑领域的特征，提出了一种基于语义信息的蚁群算法，进而将其应用于求解上述的极值问题，并讨论其关键性参数的取值。最后，通过一个医学本体案例，验证了本文提出的基于语义信息的蚁群算法的有效性。
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012
【出 处】
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第8届全国计算机支持的协同工作学术会议(CCSCW-2012)暨全国第23届计算机技术与应用学术会议(CACIS-201
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不确定描述逻辑知识库扩展了传统的描述逻辑知识库，在不确定描述逻辑关键性问题中，有一大类问题是关于求解公理的概率上限和下限。本文在蚁群算法的基础上，基于不确定描述逻辑领域的特征，提出了一种基于语义信息的蚁群算法，进而将其应用于求解上述的极值问题，并讨论其关键性参数的取值。最后，通过一个医学本体案例，验证了本文提出的基于语义信息的蚁群算法的有效性。
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