基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

基于本体的网络设备脆弱性知识库构建

针对网络设备脆弱性分析与预测,提出一种基于本体的网络设备脆弱性知识库构建方法。该方法将知识库构建分为3个部分：基于通用缺陷列表(CWE)构建网络设备脆弱性本体,形成脆弱性领域语义知识;为解决网络设备脆弱性数据获取难度大的问题,设计开发并发爬虫工具,高效构建网络设备脆弱性数据库;为提升关联规则挖掘效果,借助脆弱性领域语义知识,将构建的脆弱性数据库中、低层级脆弱性提升为高层级脆弱性,提高项集支持度,采用Apriori算法挖掘网络设备和脆弱性之间的关联规则。实验结果表明：构建的网络设备脆弱性知识库中包含更多网络设备和脆弱性关联规则,根据关联规则可对网络设备脆弱性进行有效分析与预测。     

一种家庭服务机器人的环境语义认知机制

为提高机器人对家庭环境的语义认知能力,提出了一种环境语义认知模型.基于卷积神经网络提取场景类别和物品语义信息,实现环境的上下文语义理解;采用语义解析器解析语义信息,进而以结构化的方法表征知识,并将其存入本体知识库.同时基于语义网规则语言(SWRL)推理规则挖掘出其隐藏知识,实现知识库的扩展;以服务任务为驱动,实现家庭环境下机器人快速、准确地从知识库获取所需语义信息,从而智能化地执行服务任务.实验结果表明:所提出的模型能够准确提取环境语义信息,并能使机器人快速检索到服务所需知识.     

支持智能应用的公安情报知识图谱本体构建

研究公安情报知识图谱本体构建方法,使公安情报系统可完整记录公安情报场景中各类复杂信息,并支持情报智能应用.首先,提出公安情报知识图谱本体构建流程.此后,遵循构建流程,分析本体构建原则,设计以事件类本体为核心的构建方法,并进行本体评估.以事件类本体为核心的知识图谱支持实体属性、事件要素及过程、关联实体等查询及情报智能应用...     

基于抽取规则和本体映射的领域XML语义集成

油气井工程领域中存在大量的XML文档,传统的XML集成方案无法提供面向语义的信息查询,导致数据利用率不高。针对油气井XML文档WeXML语义集成与查询应用需求,提出一种基于抽取规则和本体映射的语义集成方法。首先定义一系列类、属性抽取规则,分别将WeXML Schema中的元素、属性映射为WeOWL本体中的类和属性;然后,利用实例转换算法将WeXML文档转换为本体实例数据;由于WeOWL提供有限的局部语义模型,需要在两者之间建立语义映射,并借助WeOWL中的术语对全局语义模型中的类和属性进行解释,进而提供面向领域全局本体的语义查询。通过构建WeXML数据语义集成原型系统,对提出的转换规则、转换算法和映射规则进行了验证。     

基于属性文法的本体形式化描述方法及其应用

在分析本体概念和性质的基础上,提出一种基于简单属性文法的本体形式化描述方法,其中文法产生式描述本体内的各种逻辑关系,为逻辑层推理奠定了基础,通过属性求值规则实现本体的语义;设计一种属性求值器的构造方法,在此基础上实现基于语义的信息检索模型;将基于XML(extensible Markup Language)的本体元数据模型作为属性求值器处理的对象,提供相应的文档类型定义(DTD:Document Type Definition)以指导XML文档的创建;结合应用实例说明基于此方法的信息检索结果具有令人满意的精确度;通过改变产生式、属性及属性求值规则可扩充此方法.     

语义Web中本体构建的方法

通过分析语义Web的层次结构,指出本体在其中的核心作用.提出了基于统一建模语言类图可视化地表达本体并基于Web本体语言构建本体的方法,给出转换过程中的一些启发式规则;从一致性和结构合理性等方面给出了本体的评价准则;采用该方法有效地构建了选课本体,为语义Web中基于本体的知识表示和规则推理提供了切实可行的方法.     

基于BIM与本体技术的建筑图规则审查方法研究

基于BIM与本体的自动化审图在智能建造领域具有重要价值,已有研究多为针对特定规范的审图工具开发,缺乏对规则的系统性、结构化分析及BIM数据映射的构建.以28个建筑设计及绿色建筑国家规范为研究对象,分析其审查规则的定义方式,得出具有统计意义的规则分类,构建基于IFC标准的表达模型.对于模型信息缺失,提出基于本体与IFC属性集扩展实现语义丰富的方法,以建筑设计规范为分析对象,将基于BIM模型图的审查流程进行了优化.以档案馆建筑设计规范中的审图规则与某档案馆工程BIM模型为实例进行了该优化流程的演示与验证.     

基于执行反馈的动态调度知识更新

以合同网协议为协调方式,构建了基于多Agent的动态调度框架;通过粗糙集理论,由调度专家经验知识获取调度规则知识;通过对比任务执行的条件属性组合与标书中条件属性组合,重新计算资源条件属性组合可信度;根据任务完成情况的满意度,提取条件属性组合的满意度集合,对比知识库中的决策属性与以满意度的均值定义的决策属性,更新不一致的决策属性,并用熵重新计算规则知识的可信度.最后给出实例并进行分析.     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化;通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似,从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．     

煤矿瓦斯预测专家系统中基于粗集的知识获取方法

提出了基于粗集理论的煤矿瓦斯预测专家系统知识获取方法.该方法首先建立瓦斯数据与瓦斯突出强度之间关系的预测样本集;然后运用粗糙集的连续属性离散化、属性约简以及规则提取算法,从大量的预测样本集中自动获取预测知识,并将预测知识存储于专家系统知识库中;最后基于推理机,实现煤矿瓦斯突出的实时预测.实例分析表明,粗糙集方法在煤矿瓦斯突出预测专家系统知识获取中的有效性和实用性.     

高炉故障诊断本体构建方法实证分析

高炉维修记录中包含很多有用的信息,可为诊断解决类似故障提供参考。针对故障记录提取和利用过程中存在的结构化表示、知识构建及推理难题,提出了一种基于本体的高炉故障知识构建及表示方法。对高炉故障诊断知识本体的特性进行分析,得出故障诊断本体构建的故障部位、故障原因、故障现象、解决方案四要素;定义了高炉本体的故障诊断类、属性、实例、关系、域等本体描述的规范框架和说明;在本体建模工具protégé中研究了该高炉本体的具体定义、描述和推理过程。实例研究表明,该方法简单、表述直观、效率高,可为高炉故障诊断提供一种新的思路     

基于本体和规则的产品配置系统研究

产品配置是实现产品快速定制和提供个性化服务的一种有效手段,而配置知识的获取、表达和推理是实现产品配置的关键.在分析当前配置设计中存在问题的基础上,提出了一个基于本体和规则的产品配置设计解决方案.首先分析了配置设计中不同的知识类型,提出了一种基于粗集的规则获取方法;然后采用OWL/SWRL对产品配置本体和配置规则进行知识表达;最后以JESS为推理引擎实现了配置知识的推理.通过电梯配置设计原型系统的开发与应用,进一步说明了该方法的可行性.     

民族教育资源本体构建方法及应用

在分析本体构建方法的基础上，利用软件工程思想，提出了一种民族教育资源本体构建方法，并以傣族教育资源本体构建及实现为例，详细阐述了傣族教育资源概念的获取、层次结构的划分、概念的属性和关系的确定以及实例的创建，最后基于Protege实现了该本体。     

认知评估中的属性关系

规则空间模型(RSM)及属性层级方法(AHM)是有较大影响力的认知诊断模型.在RSM与AHM中不可缺少属性及属性层级关系,属性层级关系为属性间的先决关系所诱导.但是,先决关系只考虑了属性之间的关系,却忽略了属性集之间存在的联系.该研究以先决关系为切入点,实例证明先决关系及其诱导的属性层级关系具有局限性,基于属性集,提出更具一般性的蕴含关系,使先决关系为其特殊形式,为当前认知诊断理论研究提供了新的研究角度.     

基于本体的临床试验数据语义查询

临床试验数据的描述中多自然语言、多专业医学术语的特点使得用户难以通过自定义的关键字快速定位所需的资源。该文采用基于本体的方法实现对于临床试验数据的语义查询。该系统的实现步骤如下:使用OWL(Web on-tology language)构建基于ICD-10和ICMJE标准的本体,包含疾病和临床试验类;从Clinical Trials注册库获取临床试验数据,标注为本体中的临床试验类实例;建立临床试验实例与疾病实例的联系;借助SPARQL实现对于临床试验数据结构化的查询。使用上述方法,用户能够通过疾病实例和相关属性的关键字,表达结构化的语义查询条件,精确定位所需的临床试验。与传统的仅基于关键字匹配的查询方法相比,该方法所表达的查询条件能够更加准确地描述用户的查询需求。     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

粗糙集理论中新的知识发现方法

与现有的基于属性简约的知识发现方法不同 ,本文基于粗糙集合理论定义了 2类新的知识发现 ,即 1、2类知识发现 ( FCKD,SCKD) ,目的是在知识系统动态变化后 ,通过减小知识的粗糙度 ,发现原规则中没有的、有决定性作用的新属性。在此意义下改变规则中属性结构 ,并发现新的规则。定义了两个用于发现新属性的算子 ,并给出两个定理 ,一个推论及其证明 ,最后通过实例 ,对提出的方法作了说明。     

基于多数据源的知识图谱构建方法研究

针对多数据源的融合应用,构建了基于多数据源的知识图谱.首先,对不同领域内的数据源构建相应本体库,并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库;然后,利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合;最后,搭建知识图谱应用平台,提供查询和统计等操作.在实体对齐方面,利用传统的基于相似性传播实体对齐方法,获得良好的实体对齐效果;在实体链接方面,提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法,实验结果表明,在预测准确率上取得较好的结果.     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.