| Probabilistische Beschreibungslogik In vielen Anwendungen von Beschreibungslogik, etwa in bio-medizinischen Ontologien, spielt unsicheres Wissen eine wichtige Rolle. Da jedoch klassische Beschreibungslogiken Fragmente der Logik erster Stufe sind, stellen sie keinerlei Ausdrucksmittel für derartiges Wissen zur Verfügung. Aus diesem Grund besteht seit einiger Zeit großes Interesse an probabilistischen Erweiterungen von Beschreibungslogiken. Die Anwendung existierender Erweiterungen dieser Art erfolgt aber eher zögerlich, da diese entweder aus Sicht der aktuellen Forschung veraltet sind oder aber Wahrscheinlichkeiten und nicht-monotone Aspekte in einer Weise mischen, die in einer schwer verständlichen Semantik resultiert.
Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, eine neue Familie von Beschreibungslogiken zu definieren und analysieren, die sich zur wohletablierten probabilistischen Logik erster Stufe in gleicher Weise verhalten wie klassische Beschreibungslogiken zur klassischen Logik erster Stufe. Wie in Vorarbeiten demonstriert, erhält man durch dieses Vorgehen eine transparente Semantik, eine nützliche Ausdrucksstärke und gute Berechnungseigenschaften. Ebenso wie für probabilistische Logik erster Stufe wird es Varianten unserer Logik geben, die zur Repräsentation statistischer Wahrscheinlichkeiten geeignet sind, sowie Varianten für subjektive Wahrscheinlichkeiten und für eine Mischung der beiden Arten von Wahrscheinlichkeit. | Projektleitung:
Prof. Dr. Lutz Schröder, PD Dr. Sergey Goncharov, Lutz, Carsten
Beteiligte:
Dr. Ray-Ming Chen, Jung, Jean Christoph
Stichwörter:
Beschreibungslogik; Wahrscheinlichkeitstheorie; statistische Wahrscheinlichkeit; subjektive Wahrscheinlichkeit
Laufzeit: 1.4.2011 - 15.11.2014
Förderer:
Deutsche Forschungsgemeinschaft
Mitwirkende Institutionen:
Universität Bremen, AG Theorie der künstlichen Intelligenz
Kontakt:
Schröder, Lutz
Telefon 09131/85-64059, Fax 09131/85-64055, E-Mail: lutz.schroeder@fau.de
| | Publikationen |
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Jung, Jean Christoph ; Lutz, Carsten ; Goncharov, Sergey ; Schröder, Lutz: Monodic Fragments of Probabilistic First-order Logic. In: Esparza, Javier ; Fraigniaud, Pierre ; Husfeldt, Thore ; Koutsoupias, Elias (Hrsg.) : Proc. 41st International Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP 2014 Kopenhagen 07.-11.07.2014). Berlin/Heidelberg : Springer, 2014, S. 256-267. (Lecture Notes in Computer Science Bd. 8573) - ISBN 978-3-662-43951-7
[doi>10.1007/978-3-662-43951-7_22] | Chen, Ray-Ming: Data-Based Approximation of Fuzzy Target Sets. In: Angelov, Plamen, P. ; Atanassov, Krassimir T. ; Doukovska, Lyubka ; Hadjiski, Mincho ; Jotsov, Vladimir Simov ; Kacprzyk, Janusz ; Kasabov, Nikola ; Sotirov, Sotir ; Szmidt, Eulalia ; Zadrozny, S. (Hrsg.) : Intelligent Systems 2014 - Proceedings of the 7th International Conference, IEEE IS 2014 (7th International Conference on Intelligent Systems, IEEE IS 2014 Warschau, Polen 24.-26.09.2014). Berlin : Springer, 2014, S. 801-810. (Advances in Intelligent Systems and Computing, Mathematical Foundations Bd. 322) - ISBN 978-3-319-11312-8
[doi>10.1007/978-3-319-11313-5_70] | Chen, Ray-Ming: A dynamical model for individual and social cognitive infocommunications over truth values. In: Sallai, Gyula ; Kovacs, Levente (Hrsg.) : Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), 2014 5th IEEE Conference on (5th IEEE Conference on Cognitive Infocommunications, CogInfoCom 2014 Vietri sul Mare, Italy 5.-7.11.2014). Washington : IEEE Computer Society, 2014, S. 385-389.
[doi>10.1109/CogInfoCom.2014.7020484] | Chen, Ray-Ming: Characterization of Large Target Sets with Probabilistic Classifiers. In: Angelov, Plamen P. ; Atanassov, Krassimir T. ; Doukovska, Lyubka ; Hadjiski, Mincho ; Jotsov, Vladimir Simov ; Kacprzyk, Janusz ; Kasabov, Nikola ; Sotirov, Sotir ; Szmidt, Eulalia ; Zadrozny, Slawomir (Hrsg.) : Intelligent Systems 2014 - Proceedings of the 7th International Conference, IEEE IS 2014 (Intelligent Systems, IEEE IS 2014 Warschau, Polen 24.-26.09.2014). Berlin : Springer, 2014, S. 791-800. (Advances in Intelligent Systems and Computing Bd. 322)
[doi>10.1007/978-3-319-11313-5_69] | Chen, Ray-Ming: Full Rough Sets. In: Ganzha, M. ; Maciaszek, L. ; Paprzycki, M. (Hrsg.) : Position Papers of the 2014 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (Federated Conference on Computer Science and Information Systems Warschau, Polen 07.-10.09.2014). - : Polish Information Processing Society, 2014, S. 3-11. (Annals of Computer Science and Information Systems Bd. 3)
[doi>10.15439/2014F401] | Chen, Ray-Ming: PCA-based algorithmic approximation of crisp target sets. In: Shen, Qiang ; Jin, Yaochi ; Kudenko, Daniel (Hrsg.) : 14th UK Workshop on Computational Intelligence (14th UK Workshop on Computational Intelligence, UKCI 2014 Bradford, UK 08.-10.09.2014). Washington : IEEE, 2014, S. 1-8.
[doi>10.1109/UKCI.2014.6930182] | Chen, Ray-Ming: Subjective characterization of fuzzy target sets based on a fuzzy universe. In: Inuiguchi, Masahiro ; Hong, Tzung-Pei ; Li, Gui-Long ; Wang, Shuliang ; Slezak, Dominik (Hrsg.) : 2014 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC 2014 (International Conference on Granular Computing, GrC 2014 Noboribetsu, Japan 22.-24.10.2014). Washington : IEEE, 2014, S. 25-29. - ISBN 978-1-4799-5464-3
[doi>10.1109/GRC.2014.6982801] | Chen, Ray-Ming: Uncertain network reasoning for agents via Gaussian radial basis functions. In: Hara, Akiro ; Tamura, Keiichi (Hrsg.) : Computational Intelligence and Applications (IWCIA), 2014 IEEE 7th International Workshop on (IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications, IWCIA 201 Hiroshima, Japan 07.-08.11.2014). Washington : IEEE, 2014, S. 47-52.
[doi>10.1109/IWCIA.2014.6988076] |
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