项目名称: 基于本体的认知推理模型及其应用研究

项目编号: No.61202257

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 计算机科学学科

项目作者: 钟秀琴

作者单位: 电子科技大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 模拟人的认知过程是计算机科学与认知科学的交叉前沿,其中ACT-R认知模型是目前国际公认的模拟该过程的理想模型。本项目在长期从事知识本体和自动推理研究工作的基础上,拟针对领域问题求解过程中缺乏认知性和语义的问题,研究一种集认知模型、过程本体和规则于一体的认知推理模型。首先,基于ACT-R认知模型,研究从人类解题过程中提取抽象模型和实例模型来构建领域过程本体;其次,研究基于过程本体的认知推理模型的构建,以此来模拟人的认知推理方式,此模型建立在自然语言处理和问题求解模型自动构建的基础上,拟用领域本体来描述陈述性的知识,用过程本体与Prolog规则结合来描述程序性的知识;最后,通过将其应用于数学问题的求解来验证此模型。本项目将认知理论、过程模型与规则推理结合起来,可进一步完善现有推理模型的认知理论,为认知推理建模提供新的方法,促进知识的共享与重用,实现高性能的知识推理,为领域问题求解提供新思路。

中文关键词: 过程本体;推理模型;问题求解;认知模型;

英文摘要: Simulation of human cognition process is cross-frontier of computer science and cognitive science, and ACT-R cognitive architecture is internationally recognized as an ideal model to simulate the process. Based on the long-term study of ontology and automated reasoning, this project will propose a cognitive reasoning model based on cognitive model, process ontology and rules for problem solving in domains which is absent in cognition and semantics. Firstly, construct a process ontology in some domain by extracting abstraction model and exemplar model from human problem solving processes, combining with ACT-R; Secondly, propose a cognitive reasoning model on process ontology to simulate human cognitive reasoning, in details, this model will be built on natural language processing and automated problem solving, in addition, it will describe declarative knowledge with ontology, and describe procedural knowledge with process ontology and Prolog rules; Finally validate this model by mathematical problem solving. By combining cognitive theory, process model with Prolog rules, this project can further improve the theory of cognitive reasoning, and provide a new method for combination reasoning. Consequently, it will promote knowledge sharing and reusing, realize high performance knowledge reasoning and provide new ide

英文关键词: Process Ontology;Reasoning Model;Problem Solving;Cognitive model;

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

基于移动机器人的拣货系统研究进展
专知会员服务
13+阅读 · 2022年1月29日
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知会员服务
37+阅读 · 2021年11月20日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年8月13日
专知会员服务
92+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年4月3日
知识图谱在智能制造领域的研究现状及其应用前景综述
专知会员服务
151+阅读 · 2021年2月25日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月11日
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知
2+阅读 · 2021年11月20日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
基于图神经网络的知识图谱研究进展
AI科技评论
19+阅读 · 2020年8月31日
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
【知识图谱】医学知识图谱构建技术与研究进展
产业智能官
44+阅读 · 2017年11月16日
医学知识图谱构建技术与研究进展
全球人工智能
19+阅读 · 2017年11月13日
综述 | 知识图谱发展概述
PaperWeekly
75+阅读 · 2017年11月3日
【知识图谱】中文知识图谱构建方法研究
产业智能官
98+阅读 · 2017年10月26日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
33+阅读 · 2021年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
小贴士
相关VIP内容
基于移动机器人的拣货系统研究进展
专知会员服务
13+阅读 · 2022年1月29日
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知会员服务
37+阅读 · 2021年11月20日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年8月13日
专知会员服务
92+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年4月3日
知识图谱在智能制造领域的研究现状及其应用前景综述
专知会员服务
151+阅读 · 2021年2月25日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月11日
相关资讯
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知
2+阅读 · 2021年11月20日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
基于图神经网络的知识图谱研究进展
AI科技评论
19+阅读 · 2020年8月31日
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
【知识图谱】医学知识图谱构建技术与研究进展
产业智能官
44+阅读 · 2017年11月16日
医学知识图谱构建技术与研究进展
全球人工智能
19+阅读 · 2017年11月13日
综述 | 知识图谱发展概述
PaperWeekly
75+阅读 · 2017年11月3日
【知识图谱】中文知识图谱构建方法研究
产业智能官
98+阅读 · 2017年10月26日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员