物流领域本体的模块化研究与实现

为解决物流领域大本体不易维护、应用困难等问题,将模块化技术引入物流领域本体建设中．提出了本体模块的定义．给出了物流领域问题域划分原则,并采用断言方式将模块连接,形成不同语境下的知识表示．针对模块连接时产生的不一致问题提出约束原则,从而保证了模块间连接的正确性．由于划分后产生的货物本体模块依然较大,根据货物专业领域的知识特点将其细化为多个模块,这样模块间的关系呈现树状结构,并用程序将模块连接．在此基础上．优化了基于本体和规则的物流管理系统．实验表明,模块化技术将推理限制在较小的范围之内,降低了推理复杂度,大大减少了系统内存消耗,提高了系统响应速度,且本体模块易维护和复用．     

基于多元Pi-演算的Web服务组合描述与验证

验证问题是Web服务发展中亟待解决的关键问题之一,类型系统的加入以及Web服务动态的体系结构给问题的解决增添了很多难度。针对上述问题,在多元Pi-演算的基础上给出Web服务的描述模型和子类型关系定义,并对Web服务的相客性进行细化,给出Web服务可替换性定义;基于这些模型和定义,给出Web服务构造时类型正确性的判定规则和运行时可替换性的判定方法;最后用1个例子说明上述规则和方法的可行性结果表明上述模型、定义和方法为解决动态的、类型化的Web服务验证问题提供了理论依据和基础。     

面向海量RDF数据的术语集冗余划分方法

基于术语集规模小、内容稳定、入度高、访问频率高、具有整体性的特性,提出了术语集冗余预处理.在此之上设计了符合海量资源描述框架(RDF)数据集特性的划分框架.与经典多层次图划分算法的对比实验结果表明:引入术语集冗余和边权重因子的划分框架适用于海量RDF划分任务,能够以较小的冗余开销有效地降低边切分,从而为上层计算提供了良好的数据分布管理基础.     

一种移动Agent开发模板

现在大多数的软件工程都是基于面向对象的方法,而对于商业性质的移动多Agent系统工程来说,急需面向移动Agent的软件工程方法学对其进行指导.Agent作为比对象更高层次的抽象具有更智能、更灵活的性质[1],应该是在粗粒度的级别上来描述它.针对这一问题,广大研究者开展了面向Agent