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Un'estensione temporale delle logiche descrittive fuzzy

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un’estensione temporale delle logiche descrittive fuzzy   verso f _ +(D) Politecnico di Milano 9 marco furlan 2006/2007 Nel paragrafo 2.3, descrivo brevemente i contributi in letteratura alle logiche DL temporali e alle DL temporali fuzzy. Nel capitolo 3, introduco i modelli matematici oggetto di questa tesi. Nel paragrafo 3.1 descrivo il modello fuzzy f_+(D), che ammette i quantificatori, considerati come insiemi fuzzy, e dove le espressioni quantificate sono interpretate con il metodo GD. Introduco poi una funzione parametrizzata lineare a tratti Trap, di forma genericamente trapezoidale, che sarà utilizzata nella definizione delle membership functions dei concetti concreti e dei quantificatori. Espressioni quantificate valide saranno dei due tipi QR.C e Q C ⊑ D. Il paragrafo 3.2 costituisce il cuore di questo lavoro, dove definisco il mio modello temporale. Il modello temporale è definito progressivamente, in un percorso di accrescimento dell’espressività. Inizio in 3.2.1, con le logiche crisp, introducendo una partizione dell’Universo e una struttura a semantica temporale che determina un ordinamento sugli individui. Definisco sintassi e semantica dei concetti dinamici (temporali) ottenuti con gli operatori temporali ⃞, ⃟,  e . Definisco gli operatori Next ⨁ e Prev ⊖ e alcune considerazioni sulla sussunzione mi portano alla definizione dei nuovi operatori SubsNext e SubsPrev e degli operatori d’andamento Incr ↗, Decr ↘ e Const ⇌, associati, rispettivamente, alla crescenza, alla decrescenza e alla costanza dell’andamento nel tempo dei valori d’appartenenza ad un concetto. Estendo, in 3.2.2, il modello alle logiche crisp con le qualified number restrictions  e passo, in 3.2.3, alle logiche fuzzy. Una rivalutazione degli operatori SubsNext e SubsPrev porta alla ridefinizione in ambito fuzzy degli operatori d’andamento Incr ↗, Decr ↘ e Const ⇌, come gli operatori associati anche alla monotonia dell’andamento nel tempo, per andamenti mediamente crescenti, decrescenti o costanti, rispettivamente. In 3.2.4, estendo il modello alle logiche fuzzy con  ed infine, in 3.2.5, estendo  in +, cioè ammetto anche i quantificatori fuzzy, che consentono le espressioni quantificate QR.C e QC ⊑ D. Definisco i nuovi quantificatori temporali fuzzy QT e la restrizione Qnow ; in seguito analizzo come trattare le query dipendenti dal tempo e le query che coinvolgano una sussunzione. Alla fine di ogni paragrafo del capitolo 3 sono proposti e, di volta in volta, aggiornati quattro esempi di applicazione del modello, in quattro differenti ambiti: il commerciale, il bancario, il controllo dei sistemi, ed il monitoraggio ambientale. Nel capitolo 4 espongo la progettazione e l’implementazione di un modulo di reasoning automatico che permetta la valutazione di query contenenti i costrutti più originali definiti nel capitolo 3. Esso consente la creazione e la gestione di una Knowledge Base, l’esecuzione di alcuni tipi di query e la persistenza della Knowledge Base in formato XML. Il capitolo 5 contiene la progettazione e l’implementazione di alcune applicazioni dimostrative, in cui si usa il modulo di reasoning oggetto del capitolo 4. In 5.1 descrivo un modulo di editing che permette la creazione e configurazione delle MBox e TBox di una Knowledge Base e la sua esportazione in formato xml. In 5.2 si presentano tre casi di monitoring, successivamente dettagliati. In 5.3 descrivo un modulo di monitoring in tempo reale, ove si ha una continuativa e periodica importazione dell’ABox dal sistema dinamico in esecuzione. Nello specifico, si riprende e si
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Informazioni tesi

  Autore: Marco Furlan
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2006-07
  Università: Politecnico di Milano
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Marco Colombetti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 125

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Parole chiave

description logics
fuzzy
quantification
semantic
temporal
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