本体知识库的范畴理论设计

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摘要翻译：
我讨论（本体与本体知识库/形式化方法与理论）对偶性及其范畴理论扩展，作为解决基于知识的系统理论的一个步骤。重点介绍了研究活动基础、复杂系统虚拟建模和弦论导论三门电子课程的本体要素和本体知识库的设计实例。
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英文标题：
《Toward a Category Theory Design of Ontological Knowledge Bases》
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作者：
Nikolaj Glazunov
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最新提交年份：
2009
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要：
  I discuss (ontologies_and_ontological_knowledge_bases / formal_methods_and_theories) duality and its category theory extensions as a step toward a solution to Knowledge-Based Systems Theory. In particular I focus on the example of the design of elements of ontologies and ontological knowledge bases of next three electronic courses: Foundations of Research Activities, Virtual Modeling of Complex Systems and Introduction to String Theory.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0906.1694

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关键词：知识库 Intelligence introduction Presentation uncertainty 作为 扩展 课程 discuss 研究