基于本体的多无人机系统语义互操作方法

引入基于领域本体的语义模型形式化建模方法,提出了多无人机交互描述的语义描述模型方法和交互配置的语义增强方法.设计了无人机本体UAV O和服务描述本体UAV OS,在OWL S（Ontology Web Language for Services）基础上扩展服务动态特性等的描述,可以为服务质量、服务状态和服务关系提供语义描述;扩展了对多无人机任务和动态配置、组合所需控制结构等的描述.为了实现多无人机应用配置的自动化和动态性,基于本体的语义增强方法可以用于配置管理,在匹配中引入高层次的语义增强匹配,对多无人机交互配置处理进行语义增强.在无人机综合仿真环境中进行了验证,结果表明,提出的基于本体的语义互操作方法能有效地支持多无人机应用交互和集成.     

纯Peer-to-Peer环境下有效的本体匹配方法

目前大多数的Peer-to-Peer(P2P)系统由于欠缺对语义的支持而不能很好地应用于知识共享领域.可能的方法是采用本体(ontology)来描述Peer节点共享资源的语义.针对纯P2P环境下不同节点单独维护局部本体异构的特点,提出了基于历史查询记录的纯P2P环境下的本体匹配方法HOM.首先利用历史查询记录挖掘出概念之间可能存在的映射关系,然后利用向量空间模型VSM(vector space model)方法来识别概念在语言学上可能存在的联系,进而修正概念之间的映射关系,建立不同节点间本体概念的匹配.分析和仿真表明,与现有方法相比,HOM方法考虑了节点的自治特性,并提高了本体匹配的精度.     

基于模糊领域本体的专家遴选服务研究

针对领域本体无法语义描述领域中模糊知识的不足,本文利用模糊理论处理模糊信息的优势,提出了一个4层模糊本体扩展框架对已有领域本体进行模糊化扩展,通过模糊本体中的模糊概念、模糊属性以及模糊隶属函数实现了对本体中模糊知识的语义描述. 利用该模型构建了科技评价领域的专家模糊本体,设计了基于模糊本体的语义级专家遴选算法,实现了能够处理遴选条件中模糊语义信息的专家遴选服务. 实际专家遴选系统中的应用表明,本文提出的专家遴选服务能够高效、准确地遴选出合适的评审专家.      

一种本体的形式描述方法及其应用

针对目前还没有一种公认的形式本体描述方法的问题,在对本体的概念、性质进行分析的基础上,结合应用实际,提出了一种本体的形式描述方法DecDef(Declare Define).在这种描述方法中,把本体抽象成外部声明和内部表示两部分,在外部声明中说明本体中的概念、关系;在内部表示中说明这些概念和关系的语义,建立了本体内的简单推理模型.给出了这种形式描述的一个基于XML(Extensibble Makeup Language)的系统模型以及一个具体的应用实例,说明该方法在实际中是可行的.     

一种数据元语义描述方法

随着数据元标准的建立,数据元在数据集成中有重要作用.当前数据元的语义是通过自然语言解释的,难以满足计算机自动应用数据元的需求.采用本体的思想,提出了一种形式化的数据元语义描述方法,以领域本体的概念为原子概念,以数据元为复合概念,按照数据元的语义特点,建立树形语义描述结构,并定义数据元语义的XML描述方法及图形描述方法.     

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.     

事件网络模型与应用研究

通过分析关于事件研究的成果,提出事件网络模型.事件网络是一种新的知识表达模型,具有事件单元和概念单元,可以描述现实世界的运动与变化.事件单元由多个角色的概念单元通过语义关系组合而成;每个角色的概念单元的属性间存在偏序关系,通过偏序关系可生成概念层次;每个概念层次都可用资源概念格来表达.因此,多资源概念格可形式化事件网络模型.事件单元以事件个体和事件类来体现,概念单元以实体个体和实体类来体现,因此,可以事件网络为核,通过映射规则,将事件网络映射为事件本体.事件本体是在基于实体类的传统概念本体上,增加事件类而扩展的新型本体.利用事件本体实现的事件知识检索系统,验证了事件网络模型的可行性和有效性.     

基于语言变量的模糊本体模型

为了更有效地表达语义Web中的模糊知识,将模糊概念与关系引入到传统的模型中,提出新的模糊本体:模糊领域本体与模糊顶层本体.模糊顶层本体从语言变量的形式化表示入手,考虑模糊概念间的语义关系:集合关系、序关系与等价关系.用模糊本体对智能交通领域的知识进行建模,通过模糊语言值描述交通概念的属性信息,有效克服现有模型的一些局限.结果表明,该研究有利于语义Web环境下模糊系统的知识共享与重用.     

基于自建模糊本体的智能信息检索研究

提出一种基于本体的信息检索模型,该模型将信息检索系统与从搜索的数据信息自动构建的本体相结合.使用在本模型中的本体有一般语义本体、领域知识和自动生成、构建的模糊概念层.主要研究基于本体的信息检索模型.描述处理过程及检索机制,并采用TREC的评价方法评估该模型,讨论应用不同类型本体的检索效果和影响.实验结果表明,提出的信息检索模型具有较好的检索效果.     

一种改进的概念相似度计算方法

本体在信息集成、语义网和知识管理等领域中被认为是重要的理论基础.本体映射的目的就是通过计算概念相似度找到本体中概念之间的对应关系,并制定出相应的映射规则.通过研究本体映射方法,设计出一种综合概念相似度计算模型,该模型充分考虑了概念的实例、定义以及结构等信息对相似度计算的影响,可以通过改变3个相似度分量的权值来适应不同本体间的映射,使模型具有通用性.结果表明,该模型能更有效地体现概念间的关系,使本体映射方法更加全面,并有更好的适用性.     

基于形式概念分析构建本体的方法研究

本体作为语义网的基础是共享概念模型的明确的形式化规范说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联等。有效地构建本体成为本体应用的关键问题,本文采用形式概念分析构造本体,并利用多值背景的转换算法对词语-文档的二元关系表进行转换导出单值背景,从而更大程度上保留关系表带有的信息。     

电子目录的本体模型研究

电子目录中包含了丰富的语义关联产品,本文提出了一个电子目录的本体模型:在一个概念性的模型中描绘电子目录的语义信息,并因此构建正式的发音本体。用一种增强的实体关联方法来表示模型构造的基本集,为每步构建提出了相应的描述逻辑代表。     

XML数据本体抽取算法研究

XML只描述了文档的结构,却没涵盖数据的语义,而描述数据语义的本体语言不能直接对XML数据进行表述.针对这一问题,本文给出了从XML到RDF Schema的转换算法,使用RDF的正式传输格式RDF/XML作为媒介,通过编程以相当直接的方式把存储在标准XML中的数据转换成RDF,为语义Web环境下的智能处理提供了帮助.     

面向语义Web服务的本体及融合机制

为解决现有的Web服务缺少形式语义支撑，导致Web服务的自动选择和组合困难的问题，该文提出一种基于本体的语义Web服务架构SOA-2，定义了Web服务本体。并实现QoS和上下文信息在SOAP消息中的嵌入和传递。设计了概念关联、角色关联和个体关联适配器．实现分布式本体的融合。与已有的方法相比，针对服务选择和组合的智能需求，本文提出的服务本体综合考虑QoS和上下文因素，并给出了基于适配器的分布式本体融合方法。     

Integrated semantic similarity model based on ontology

To solve the problem of the inadequacy of semantic processing in the intelligent question answering system. an integrated semantic similarity model which calculates the semantic similarity using the geometric distance and informarion content is presented in this paper. With the help of interrelationship between concepts, the information content ofconcepts and the strength of the edges in the ontology network. we can calculate the semantic similarity between two concepts and provide information for the further calculation of the semantic similarity between user‘s question and answers in knowlegdge base. The results of the experiments on the prototype have shown that the semantic problem in natural language processing can also be solved with the help of the knowledge and the abundant semantic information in ontology. More than 90% accuracy with less than 50 ms average searching time in the intelligent question answering prototype system based on ontology has been reached. The result is vety satisfied.     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

基于Agent与个人知识本体的搜索系统研究

传统的信息搜索模型缺乏语义理解。而本体是对共享概念模型的明确的形式化规范说明,提供基于语义的知识表示和共享。本文通过引入个人知识本体,综合利用智能Agent的主动性、协作性、移动性等特性,采用协同式过滤的基本原理,提出了基于Agent与个人知识本体的个人搜索系统,有效地提高了检索效率。文中提出了通过不断的学习用户的反馈信息,对个人知识本体中的概念进行修正的算法,并探讨了多Agent协同信息过滤技术在搜索系统中的应用。     

基于领域本体的信息搜索模型

针对目前的搜索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体作为知识组织方式,提出了一种语义环境下基于本体的信息搜索模型.在此模型的基础上,分别提出了文档语义标注算法和搜索词语义扩展算法,两种算法分别对文档集语义分析和搜索词语义关系理解,实现双向语义信息搜索的目的.实验结果表明,提出的信息搜索方法能够克服关键词匹配搜索的不足,获得较好的搜索效果