基于RDF与概率推理的不确定性知识表示算法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2026年第3期北京时间：

作者：董富江, 张文学

单位：宁夏医科大学 医学信息与工程学院, 银川 750004

摘要：针对不确定性知识具有模糊性、 随机性或不完整性, 很难用单一方式准确表示和处理的问题, 提出一种基于资源描述框架(RDF)与概率推理的不确定性知识表示算法.首先, 采用RDF图描述不确定性知识数据样本, 构建不确定性知识元语句及其层次关系, 进而得到不确定性知识RDF图模式与标准语句模式; 其次, 用模糊Petri网表示不确定性知识, 定义模糊Petri网八元组, 采用概率软逻辑推理方式构建模糊推理规则, 并对逻辑推理规则进行约束; 最后, 通过特定算子推理, 在库可信度数值稳定时输出不确定性知识表示结果. 实验结果表明： 该方法构建的标准语句语义丰富度数值均高于0.8； 在逻辑规则增加至220个时, 出现逻辑矛盾的次数仅为3, 概率为.36%； 不同不确定性知识表示的确定度均高于0.9, 表明算法在表示不确定性知识时精确性高, 能有效捕捉并描述知识内部变量的逻辑关系.

关键词：资源描述框架图,概率软推理,不确定性,知识表示,模糊Petri网