UML在本体开发中的应用

分析了将UML运用于本体开发的原因，介绍了一种将OWL本体通过UML类图向面向对象语言转换的方法，讨论了OMG与W3C标准转换存在的问题，提出了改进的方向。     

基于模糊概念模型的模糊本体构建方法

针对从预先定义的概念层次生成模糊本体这一非常困难的问题,提出利用模糊概念模型来构建模糊本体.基于模糊集理论,对UML概念模型及OWL DL本体进行了模糊扩展,从二者的逻辑基础说明了利用模糊UML类图构建模糊OWL DL本体的可行性,进而研究了从模糊UML类图到模糊OWL DL本体的形式化映射方法,给出了映射规则及公理的创建过程.利用现有的模糊概念模型构建模糊OWL DL本体可以有效降低建立模糊本体的复杂性,同时增强了本体的表达能力.     

OWL本体查询技术研究

通过基于本体工程API的本体查询技术的研究,给出了一种基于Jena的、支持OWL Lite本体查询的原型工具OWL-QS的设计与实现技术.该技术给出了本体解析、本体信息可视化、本体元素(类、属性和个体)查询等功能的处理流程和实现方法.应用研究表明:OWL-QS实现的功能是有效的;基于当前开源本体API(如Jena)实现OWL本体查询是可行的.     

一种从关系数据库学习OWL本体的方法

提出了一种从关系数据库学习OWL本体的方法.该方法在形式化表示关系数据库模式和OWL本体的基础上,遵循从关系数据库模式到OWL本体的一组通用映射规则.基于Java 2平台的原型工具实现和案例研究证明了该方法的有效性.     

UBOM:基于UML的本体建模工具

在分析UML与本体描述语言异同的基础上,针对OWL等语言存在的模型层次不清晰、缺乏相应的可视化模型表示法等问题,提出了本体建模语言元模型,并在此基础上实现了基于UML的支持面向Web的本体建模开发工具UBOM.与其他相关工作相比,该开发工具UBOM的概念体系更加清晰和完整,既支持DAML OIL又支持OWL,所得模型符合本体模型语义.     

面向语义网的本体整合技术的研究

从领域本体的结构和元素等层次,研究多粒度本体整合方法,开发出面向同一领域的本体整合工具系统．以两个电子类领域本体作为整合案例,分析OWL文件结构特征,抽取本体的主要信息以树型结构进行表示,通过元素层次和结构层次相结合的映射方法,同时采用相似度计算模型并借助本体词典Wordnet和基于统计学的方法,对领域本体进行整合操作,结果不仅实现了基于元素级层次的处理,而且实现了其语义层次上的分析．     

从UML类图到本体的自动映射

本体(ontology)是描述概念及概念之间关系的概念模型,通过概念之间的关系来描述概念的语义.然而,本体的描述语言种类繁多,阅读困难,不利于本体建模人员交流沟通.UML作为建模领域的公认标准,已被许多人熟知和广泛使用.基于UML和本体建模的相似性,提出利用UML类图描述本体模型,并建立了从UML类图到本体模型的自动映射,以提高本体建模的效率.     

图形化本体建模工具GOM的设计与实现

将本体表示语言OWL Lite中相关词条图形化, 以图形化结构表示本体模型, 设计并实现了一种图形化本体建模工具GOM. GOM以图形化结构表示本体, 能够把图形化结构的本体模型转换成OWL Lite语言表示形式; 也可读取OWL Lite表示的本体, 生成本体模型的图形化结构. GOM实现了图形化结构的本体模型和OWL Lite表示的本体模型间的相互转换, 提高了本体模型的可读性, 降低了本体建模的工作强度.     

从OWL本体到关系数据库模式的转换

给出了OWL本体和关系数据库模式的形式定义;在分析了OWL本体和关系数据库模式之间概念对应的基础上,定义了从OWL本体到关系数据库模式的转换规则.基于J2SE平台的算法实现和典型实例表明,从OWL本体到关系数据库模式的转换是可行的.     

基于本体语义映射的MDA模型转换方法

模型转换是MDA的一项关键技术,模型转换的正确性问题是MDA研究的核心问题。模型转换的正确性包括语法正确性、语义正确性等,而目前国内外存在的大多数模型转换方法都是在语法层次进行的,缺乏语义正确性的验证,针对该问题,本文提出了基于本体语义映射机制的模型转换方法,给出了一系列的转换规则,以UML模型到C语言模型的映射为例,进一步讨论了不同抽象层次模型之间映射关系的建立过程以及所应遵循的基本原则。本方法用本体实现语义层的模型转换,提高了模型自动变换的效率,还为验证模型之间映射规则的可行性和正确性提供了依据。     

农业本体中信息关联挖掘及映射技术

随着物联网技术的发展,通过各类农业传感器终端可以获取海量信息,但机器不能根据上下文准确判定信息是否有用.针对此问题,研究了类图映射本体模型,通过UML模型增强检测关联的可能性,并在对应的编辑器中直观地显示实体、属性和联系,形象地呈现出农业领域概念关系.基于Protege平台进行实验,结果表明对2个不同模型作合并关联,明显地增强了本体模型的关联性,成功地实现了UML到本体之间的映射,达到了扩展本体的目的.     

基于语义和结构的UML类图的检索

以软件重用为背景提出基于语义和结构的UML类图检索.构建了UML类图的重用模型,定义了存储UML类图的重用库结构.提出将本体的概念语义距离应用到UML类图的语义相似性度量和使用图表示UML类图的结构进行结构相似性度量.基于检索流程形式化检索需求,提出了UML类图的检索算法.基于提出的衡量标准,从语义、结构和混合三种检索类型对提出的算法进行了验证.实验结果表明,所提出的检索算法在检索质量和检索效率上要优于其他方法.     

一种从企业遗留智能系统学习OWL本体方法研究

为规避基于文本的本体学习中尚未解决的中文分词歧义问题,实现企业遗留智能系统中拥有的大量领域知识的复用,提出一种从遗留智能系统学习OWL本体的方法.在分析关系数据库模式、元组集与OWL本体之间元素对应关系的基础上,详述了该方法的具体步骤.与现有相关方法相比,本方法针对的数据源蕴含更丰富的领域知识,更加适合实际的工程应用;通过一个简单、低时间复杂度的转换算法,而非中间模型或大量抽象规则,从关系数据库模式中自动获取相应的OWL本体部分;并按照一定的先后顺序将遗留系统中范例、规则知识项(元组集)移植为OWL本体中对应的个体.一个面向企业工装工时定额的遗留智能系统应用实例证实了该方法的有效性.