[发明专利]一种模糊本体描述方法和模糊本体建模方法

权利要求书

1.一种模糊本体描述方法，其特征在于在原有的OWL描述的本体上，不改变原有对精确本体表达的同时能够添加本体的模糊信息，使信息有可精确表达的部分和需要模糊表达的部分。

2.根据权利要求1所述的一种模糊本体描述方法，其特征在于该描述方法使用了域名空间 fowl，并在域名空间中定义了fuzzy owl的术语语义表达方法。

3.根据权利要求2所述的一种模糊本体描述方法，其特征在于包括模糊概念的描述、变量的描述、模糊数据类型的描述和模糊修饰词的描述。

4.根据权利要求3所述的一种模糊本体描述方法，其特征在于所述模糊概念的描述的表达方式与模糊描述逻辑fuzzy SROIQ(D)的表达一致，分成：Fuzzy modified concepts、Weighted concepts、multiple Weighted concepts和Fuzzy nominals四种模糊概念形式；每种模糊概念形式表达相异；

其中Fuzzy modified concept模糊概念形式包括了被修饰的概念和修饰词两部分，被修饰的概念是已定义的精确概念或是模糊概念，而修饰词必须是已定义的modifier；被修饰的概念使用fowl域名空间；

所述weighted concept模糊概念形式包括了原概念和权重值两部分，原概念是已定义的精确概念或是模糊概念，而权重值是一个[0,1]之间的数值；在定义Weighted concepts时，除了该模糊概念的名称，模糊概念的类型和注释外，还需要引入原概念和给出权重值，对于其中的权重，fow:hasWeighted 标签定义权重，rdf:datatype=&xsd;double 声明权重的数值使用double类型；

所述multiple weighted concept模糊概念形式带有多个权重概念的集合，并且权重的和为1；定义一个多权重概念时，关键是给出多个带权重的概念的描述，fuzzy owl 使用fowl:hasPart 标记描述每一个<权重，概念>对；

所述nominals concept模糊概念形式将一个或多个nominal形成集合作为一个概念，该概念被称之为nominals 类型的概念；将nominals 模糊扩展后表达具有隶属度的nominals；带有fowl域的hasNominals表达每一个带隶属度的nominal，每一个带隶属度的nominal中引入了一个已定义的个体 和这个个体的隶属值，fowl:hasIndividual 标签标示个体的引入，而隶属值不再使用其他的标签，与权重值一样，统一使用fowl: hasWeighted表示[0,1]之间的数值。

5.根据权利要求3所述的一种模糊本体描述方法，其特征在于所述变量的描述将概念数据属性(DataProperty)中的，能够使用数值表达其范围的解析域单独表示成一种新的数据形式：DataProperty解析域变量，简称变量；变量具有基础类型 ：int, double, float表示数值的类型，以及表达DataProperty解析域的范围的一个数值表达式；每一个区间，每一个值的集合代表了使用数值表达DataProperty解析域，而模糊数据类型是基于该解析域之上的经过不同解析模型形成的，是表示模糊信息的DataProperty的数据类型。