不完全与不协调知识表示及推理

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672049
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This project studies on the incomplete and inconsistent knowledge representation and reasoning, which aims to provide logical foundations and implementation algorithms for reasoning with incomplete and inconsistent knowledge. Nonmonotonic paraconsistent logics are proposed and developed. Some fundamental problems of nonmonotonic logics, paraconsistent logics, description logics and argument systems are solved. A technical approach to the treatment of incomplete and inconsistent knowledge is provided. The theories and standards of the semantic Web for incomplete and inconsistent ontology are established. The incomplete and inconsistent knowledge representation and reasoning has important scientific significance and wide application in computer science and artificial intelligence, and serves as theoretic basis and key technology for non-canonical knowledge management, commonsense reasoning, knowledge-based systems, knowledge and ontology bases, big data mining, semantic Web and complex software systems in dynamic environment.
本项目研究不完全与不协调知识表示与推理,旨在提供不完全与不协调知识下推理的逻辑基础和实现算法,提出并发展非单调超协调逻辑,解决非单调逻辑、超协调逻辑、描述逻辑和辩论系统各自存在的一些基础问题,提供一种不完全与不协调知识处理的技术途径,并应用来建立不完全与不协调语义Web本体的理论基础和标准。不完全与不协调知识表示与推理在计算机科学与人工智能中具有重要的科学意义和广泛的应用,对于处理非规范知识、常识推理、基于知识的系统、知识库和本体库、大数据挖据、语义Web和动态环境下复杂软件系统都是重要的理论基础和关键技术。

结项摘要

本项目研究不完全与不协调知识表示与推理,提出并发展了非单调超协调逻辑,解决了非单调超协调逻辑存在的一些基础问题,提供了一种不完全与不协调知识处理的技术途径,并应用来建立不完全与不协调语义Web本体的理论基础。不完全与不协调知识表示与推理在人工智能中具有重要的科学意义和广泛的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Recommendation over Time
随着时间的推移推荐
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Sci. China Inf. Sci.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zuoquan Lin;Hanxuan Chen
  • 通讯作者:
    Hanxuan Chen
Restricted semantics for default reasoning
默认推理的受限语义
  • DOI:
    10.1007/s10472-018-9592-z
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    Annals of Mathematics and Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Zuoquan Lin;Chen Chen
  • 通讯作者:
    Chen Chen

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其他文献

语义 Web 语言的逻辑基础
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    模式识别与人工智能,9,2005
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梅婧*;刘升平;林作铨
  • 通讯作者:
    林作铨

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

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常识知识与常识推理的基本问题
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超协调缺省逻辑及其应用
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    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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