基于领域本体的知识库架构和实现

知识库是基于语义的信息检索进行推理和知识积累的基础和关键,而本体Ontology则是知识库的基础.对基于本体的领域知识库架构及知识推理系统进行了分析研究,以高中生物学知识库的构建为应用背景阐述了领域本体概念树的抽取过程,并应用建模工具Protégé构建了OWL语言描述的生物学领域知识库实例,为下一步实现知识推理完成了知识表示.     

面向地理课程自动解题的本体知识库构建

解题所需知识库的构建对自动解题尤为重要.在利用本体知识库解答地理试题时,希望尽量减少本体构建中的人工参与成分.为此,首先对地理试题文本进行分词,并利用TF-IDF算法实现试题文本中的概念实体抽取;然后设计基本术语层次关系表,实现试题文本中的概念实体关系构建;最后利用Jena推理机将概念实体关系进一步规则化为OWL本体,并利用protégé工具对其进行调整和优化.在所收集地理试题集上的实验结果表明,所提出的本体构建方法对各类试题的知识库构建有明显的效果.     

面向地理课程自动解题的本体知识库构建

解题所需知识库的构建对自动解题尤为重要。在利用本体知识库解答地理试题时,希望尽量减少本体构建中的人工参与成分。为此,首先对地理试题文本进行分词,并利用TF-IDF算法实现试题文本中的概念实体抽取;然后设计基本术语层次关系表,实现试题文本中的概念实体关系构建;最后利用Jena推理机将概念实体关系进一步规则化为OWL本体,并利用protégé工具对其进行调整和优化。在所收集地理试题集上的实验结果表明,本文所提出的本体构建方法对各类试题的知识库构建有明显的效果。     

网格与本体协同的心血管疾病领域本体的构建

在讨论了面向网格与本体协同的医学知识获取体系的基础上,主要创新在于以心血管疾病知识为例,构建与医学网格本体知识库匹配用的领域医学本体知识库资源,建立心血管本体体系结构和领域模式,形武地表示领域概念、概念的性质及概念与概念关系之间的各种约束与公理,为各领域医学本体知识库体系结构及构建方法提供参考.     

基于OWL的仿真想定本体构建方法

研究了作战过程,提出了基于OWL的作战单元本体、装备本体、任务本体和仿真想定本体的构建方法,采用了描述逻辑对作战相关概念、关系进行了推理,检验了概念、关系的一致性,优化了概念层次结构。通过实例分析,对构建的本体进行了检验。结果表明：该方法实现了军事领域概念的合理分类和想定数据语义的智能检测,可为想定开发人员自动地提供决策支持。     

唐卡领域本体研究与构建

分析并构建唐卡领域本体,以实现基于语义的唐卡图像标注与检索.在唐卡领域专家的指导下分析唐卡的分类体系,给出唐卡本体相关的定义和公理,定义了相关概念、对象、属性、实例及约束条件,并基于Protégé构建了唐卡领域本体.最后对其进行一致性分析,实现了基于语义的唐卡知识库查询,进一步验证了所构建唐卡领域本体的合理性.     

基于本体的领域知识库构建及推理研究

文章基于本体、资源描述框架、本体描述语言OWL、描述逻辑，对领域知识库的构建及知识推理等方面进行了研究，阐述了基于本体的领域知识库构建的方法，并且介绍了常用软件领域知识库的构建实例，对基于描述逻辑的知识库推理进行了研究，并以实例说明其应用。     

高校基建档案知识的本体构建研究

针对目前高校基建档案管理工作中档案知识共享应用的实际困难,依据高校基建档案知识的领域特性和共享需求,对高校基建档案知识的表达及本体建模进行了研究.根据本体组成元素分析了高校基建档案本体的知识来源,以及基建档案知识的概念及属性层次、关系,并提出高校基建档案知识的本体工程构建方法.对所构建本体模型的推理验证结果,表明本体模型概念属性层次关系的合理有效性.     

道路交通场景事件的语义解释方法

针对传统道路交通事件语义解释方法依赖于定量数学建模方法,且底层语义概念与高级事件表达之间存在语义鸿沟的问题,提出了基于动态描述逻辑框架的事件语义定性表达和推理新方法.首先,对静态道路场景信息进行分类标记,构建交通领域本体模型,给出了本体知识库实时修改算法;其次,基于动态描述逻辑的动作公理,提出了描述车辆运动变化的运动模式集,实现了对一定约束条件下车辆机动能力范畴的刻画;最后,将事件语义解释过程抽象简化为目标的实现过程,提出了子目标生成以及实现规则,达到了依据交通事件语义解释交通态势变化过程的目的.实验结果表明:领域本体知识库的定义明确,拥有统一的框架结构,便于理解,且具有通用性;动态描述逻辑良好的表达和推理能力增强了事件语义描述的可靠性,较好地解决了语义鸿沟问题.     

基于本体知识库的服务决策机制的设计方法

提出一种基于家庭本体知识库的服务决策机制的设计方法.首先,围绕网络中存储的与家庭服务相关的半结构化文本信息初步构建训练数据集.其次,基于与家庭服务相关的本体知识库构建信息提取机制,针对初步数据集包含的物品信息提取知识库中对应的服务物品属性信息;基于长短时记忆网络(LSTM)设计一种学习模型并命名为服务决策机制,该机制利用知识库作为常识部分进行辅助推理,生成与服务请求对应的决策信息.最后,针对决策信息进行对比实验.实验结果表明:将本体知识库作为常识部分辅助推理,能够提高决策信息的准确性.     

基于Ontology的油田地质信息系统的研究与实现

为解决油田生产实践中多专业之间由于术语不统一,而造成的信息不能共享和重用的问题,基于本体知识的表示,构建了油田地质领域本体,对油田地质领域的概念、属性、关系等知识进行了规范化描述。建立了油田地质领域知识规则库,用于本体知识推理。设计了一个基于Jena API的本体查询和推理的知识管理系统,实现了油田地质知识的查询和集成,解决了油田地质领域的知识共享问题,为油田地质的相关服务提供知识管理的支撑平台。     

基于海洋生态本体的知识管理系统的研究与实现

基于本体知识表示,构建了海洋生态本体,对海洋生态领域的概念、属性、关系等知识进行了规范化描述。建立了海洋生态领域知识规则库,用于本体知识推理。设计了一个基于JenaAPI的、支持OWL本体查询和推理的知识管理系统,实现了海洋生态知识的知识查询和初步的海洋生态危机预警功能,解决了海洋生态领域的知识共享和交互问题,为海洋生态的相关服务提供了语义层次的支撑平台。     

近岸海域自动监测网络在广西环境管理服务中的应用

自动监测网络实时在线监测为海洋环境管理提供新的技术方法和基础数据,通过研究和分析近岸海域自动监测网络在水质污染评价和赤潮预警方面的应用,提出构建基于自动监测网络的陆海统筹环境监控预警系统,为广西近岸海域环境管理提供支撑。     

基于本体的案例表示和CBR系统结构研究

本体作为一种新的知识组织体系,具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持.在分析了本体的表示方式和推理基础上,将本体理论应用于CBR中,提出了基于本体的案例表示和基于本体推理的CBR系统,以提高CBR系统的性能.     

江西地区移动通信基站的电磁辐射环境影响分析

介绍了移动通信基站电磁辐射环境影响分析采用的标准,监测点位的设置和测量条件。现场监测结果表明,移动通信基站对环境电磁辐射水平有一定的影响,但符合国家有关电磁辐射环境影响标准的要求。     

设计与实现计算机推理软件的研究

计算机专家系统是计算机推理软件的典型代表 .本文提出了一种设计与实现计算机推理软件的方法 .该方法将领域理论、知识、经验转换成计算机能够存储、表示和应用的知识库 ,该知识库的内容通过知识转换器完成对知识的识别、分析、数据收集、编码处理、地址分配等 ,随后转换产生用于逻辑推理数据形式的知识规则库文件 .在知识规则库文件的基础上建立一个独立的推理执行系统 ,它采用精确推理的方法 ,依据由知识转换器产生的知识规则库文件 ,实现相应的推理结构确定的逻辑控制 .论述了计算机推理软件的设计思想、总体设计及其特点 ,并介绍了采用计算机编程语言的实现方法     

基于本体和规则的物流知识表示与推理

为了解决物流领域相关概念的共享和信息集成问题,研究了物流配送过程中相关知识的表示以及基于知识的推理．应用本体论方法分析配货规则,使用本体中表示的概念和属性制定配货规则库．运用Jena推理子系统,对本体和配货规则进行推理,开发了一套基于本体和规则的自动配货系统．由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,可以利用本体强大的语义表达能力、本体所描述的共享知识以及自动推理机制,实现物流企业之间以知识集成为基础的业务集成．     

郑州市邙山区"菜篮子"种植基地环境质量状况分析

依据郑州市环境保护监测中心站对郑州市邙山区毛庄"无公害蔬菜生产基地"调查监测结果,对该基地环境质量状况作出分析,并提出建议和相应对策。     

移动基站配套设备维护的现状及发展方向

由于移动基站分布散乱,因此造成工作人员不能对移动基站配套设备的运行状况进行有效监控,相应设备无法得到及时有效的维护.为了解决设备维护效率低的问题,采用理论分析与实践经验相比较的方法,对移动基站配套设备的构成及其维护现状进行了分析,阐述了其中存在的主要问题,并根据移动基站的实际情况对其监控方式进行了可行性分析,论证了具有较全面的遥测、遥信和遥控功能的电源、空调及环境集中监控系统必将成为移动基站配套设备维护的发展方向.     

An ontology reasoning architecture for data mining knowledge management

In order to realize the intelligent management of data mining （DM） domain knowledge, this paper presents an architecture for DM knowledge management based on ontology. Using ontology database, this architecture can realize intelligent knowledge retrieval and automatic accomplishment of DM tasks by means of ontology services. Its key features include：①Describing DM ontology and meta-data using ontology based on Web ontology language （OWL）.② Ontology reasoning function. Based on the existing concepts and relations, the hidden knowledge in ontology can be obtained using the reasoning engine. This paper mainly focuses on the construction of DM ontology and the reasoning of DM ontology based on OWL DL（s）.