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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
装备领域本体能够准确描述领域内概念的定义和概念之间的相互关系,是研究装备数据语义集成的基础和前提.在分析现有构建方法的基础上,提出了一种半自动化的装备领域本体构建方法.以装备领域的权威文件为标准,构建顶层领域本体,采用模式映射的方法从装备数据库中生成初始局部本体,通过本体映射对领域本体进行规范化处理.实验结果表明,该方法能够较为全面地构建出装备领域本体,为数据语义集成提供统一的全局视图,运行效果优于其他方法.  相似文献   

2.
面向语义检索应用的本体模型结构设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高语义检索过程中术语关系自动判别的效果,引入本体理论,对本体的结构设计及推理机理展开研究。提出基于6元组的本体模型结构,采用描述逻辑作为表达工具,实现了对原子术语、复合术语、实例、实例描述、属性分配以及公理的语义描述。依据Gruber设计原则,从明确性和客观性、一致性、最大单向可扩展性、最小编码偏好和最小本体承诺5方面对本体结构进行评价。从语义检索的需求出发,提出面向术语和面向实例的两种推理类型,以及转换机制和判定算法。将语义检索抽象成信息请求与答复过程,提出4类信息搜索策略,并对语义检索系统的实现进行展望。  相似文献   

3.
提出了基于语义技术的Petri网自动共享合成方法。根据已经建立好的的领域本体,为Petri网中的所有库所添加语义标记,使其与已有的语义库建立联系。再通过Jena检索及推理技术来确定各个Petri网中的可融合库所,进而按照给定的语义合并规则来对可融合库所进行合并操作,以实现Petri网的自动共享合成。最后以服务计算为场景,讨论了利用语义技术来自动共享合成得到Web服务组合所需的Petri网的方法,并结合网上购书的Web服务组合实例,验证了该方法的正确性及可行性。  相似文献   

4.
面对物联网中的海量空间资源,在空间资源索引的构建中引入语义分类的方法,使得传统的IR树具备语义特征,支持用户对资源的语义查询,并提出一种top-k语义查询优化算法,通过对实际数据的使用和实验分析,得出索引结构的有效性和查询结果的正确性,从索引构建时间、查询时间和查询准确率3个指标来评估算法的性能,实验结果表明,算法支持语义空间资源索引构建,并且查询性能好,准确率高。  相似文献   

5.
在应急处置过程中,应急资源的高效推荐是辅助指挥中心领导制定决策的关键. 因此设计并实现了一个面向应急领域的本体管理与资源推荐工具,OMERR,该工具为领域专家提供了类似 Protégé的本体管理和规则推理功能,为应急值守人员和指挥中心领导分别提供了突发事件上报和事件处置的功能,根据突发事件的信息可以提供基于规则的应急资源推荐. 详 细介绍了工具中的应急领域本体模型、推理规则表示方法以及基于规则的应急资源推荐等关键问题. 定义了覆盖率和命中率两个定量评价指标,通过汶川地震案例对工具性能进行了评价,评价结果表明了应急资源推荐的有效性和准确性.  相似文献   

6.
胡丰华  邱晓刚  黄柯棣  赵鑫业 《系统仿真学报》2012,24(12):2468-2472,2478
军事分析仿真评估系统语义互操作是系统建设的迫切需要,实现语义互操作要求其信息交换的内容被无歧义地定义,数据的语境被共享。分析可用于系统建模仿真的技术体系,OWL语言描述的严格形式化本体是实现语义互操作的最佳选择。根据本体实现语义互操作的两种应用条件,分析研究了本体实现系统语义互操作性的两种方式:语义映射方式和基于本体开发模型或系统的方式,其中后者是较理想的实现方式。  相似文献   

7.
仿真资源包含了模型、数据、文档等建模与仿真领域内所有的资源,是分布式仿真环境的核心,是实现建模与仿真资源重用性和提高仿真应用系统开发效率的重要支撑。元数据的管理是仿真资源管理的基础和重要内容。在介绍元数据概念的基础上,研究了基于XML Schema的元数据描述规范、给出了一种仿真资源元数据管理的实现技术。  相似文献   

8.
首先在分析MMDBMS体系结构的基础上,指出MMDBMS设计中的关键技术及其相互关系。本文的中心议题是多媒体对象特征的提取与索引,其中,在特征的提取方面概述了当前科技界在这个领域取得的成果;在特征的索引方面,结合已有的多维索引结构树,给出了一个适合MMDBMS的数据结构MIX-TREE。  相似文献   

9.
基于BOM的仿真可组装性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
仿真可组装性研究是构建大规模仿真系统、复用仿真构件的关键环节,基本对象模型(BOM)的提出有助于可组装性研究的发展。通过分析BOM中的仿真构件元数据,对语法可组装性进行了研究,实现对备选构件的初步筛选;然后在基于本体映射的思想上研究了语义可组装性,实现对备选构件的进一步筛选;并分别给出了相应的算法。试验结果表明,所提方法能够准确有效地满足用户对参与组装的仿真构件进行筛选的需要。  相似文献   

10.
面向模具制造的资源分类及网格化封装机理研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
张平  郑德涛  陈新  孙健 《系统仿真学报》2006,18(Z1):445-449
针对广大模具中小制造企业的制造资源与能力残缺不全这一基本现状,以及企业间广泛存在的制造资源的协同共享困难,提出了一种基于网格技术的模具制造资源网格化封装及其资源协同共享的机理。首先对分散在中小模具企业里的各种与模具全生命周期有关的资源进行了调查和分类,形成了一张模具行业的全资全能的整体资源图,并依照网格框架(OGSA)对各种模具资源进行了网格化封装,以使得资源不全的模具中小企业可以网格服务的形式对制造网格资源协同共享。文章最后以模具行业的通用流程为例,展示了在网格环境下模具制造服务请求和响应的路径图。  相似文献   

11.
针对我国复杂产品主制造商-供应商多主体协同创新模式,从主制造商干预并协调供应商资源整合的角度出发,运用项目管理相关理论建立了复杂产品资源整合的分解步骤,选取供应商的可投入资源为研究对象,构建多主体资源整合收益函数,并运用运筹学相关理论,分别搭建了主制造商寻求整体最优资源整合策略和主制造商不干预下供应商个体最优整合策略模型,给出了主制造商协调控制与非协调控制下供应商的最优资源投入量,为复杂产品技术创新协同下的最优资源整合决策问题提供依据.研究结果表明主制造商对供应商群体进行资源整合时,供应商协同群体的资源增值收益明显提升,复杂产品的多主体协同创新效益明显增加.  相似文献   

12.
针对移动边缘计算网络中不合理的服务放置和资源分配所导致的服务质量下降问题, 提出了一种基于分布式深度学习的边缘服务放置策略。首先, 以最小化所有用户服务请求时延与加权服务放置成本总和为优化目标, 将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其次, 在给定服务放置策略情况下, 利用凸优化理论求解出边云最优的计算资源分配方案。最后, 利用分布式深度学习解决了服务放置问题。理论证明及仿真结果表明, 所提策略能够有效降低用户服务请求时延和应用服务提供商的服务放置成本, 并且逐渐逼近全局最优的服务放置策略。  相似文献   

13.
针对相关领域数据分布在不同站点,数据源的准确定位是分布式语义查询系统的关键,提出子本体交叉递归推理方法,该方法利用子本体间相互交叉的特点,从增强子本体中获取隐含的查询结果,从而保证分布式查询的语义完整性,提高了查全率。在此基础上,将分布式RDF查询分解为多个查询片段的分解策略保证分布式语义查询模式的分布透明性。最后描述算法的详细设计过程,并分析时空复杂度,其结果分析表明算法具有较好的计算性能。  相似文献   

14.
利用KL变换的能量集中特性,改进了向量近似方法中的索引结构。在KL变换域上建立近似向量,选择能量最大的分量作为主分量,根据主分量值对近似向量进行顺序排列,并且用B 树存储每个数据页面中主分量值的范围。在k近邻搜索过程中,采用变换域部分失真搜索算法,从初始访问数据页面开始在升序和降序两个方向上顺序访问近似向量。改进的索引结构既保持了顺序访问特性,又大幅度降低了数据页面访问数量。在大型高维图像特征库上的实验表明,新的索引结构不仅降低了搜索过程的I/O时间,而且提高了CPU搜索速度。  相似文献   

15.
针对基于动态电压调整技术的调度算法在任务切换时大幅度的频率调整给系统带来较多的额外能耗这一问题,提出了一种均匀化任务利用率的启发式资源分配方法。该方法选用时间Petri网对分布式实时系统建模,并根据时间Petri网状态空间的变化规律,简化系统状态空间的生成过程,提高了资源分配算法的实现效率。实验表明,上述方法能够降低目标系统频率调整带来的系统能耗开销。  相似文献   

16.
分布式系统中的元挖掘研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对分布式系统中的数据挖掘问题,提出了一种新颖高效的分布式元挖掘方法。该算法只需在各自站点扫描局部数据库两次即可形成局部和全局频繁项集,并根据局部和全局频繁项集形成相应的关联规则集及元规则集。在形成元规则集时无需扫描各站点中的关联规则集,这样既减少了分布式系统中需要的通信交换的数据量,也减少了各站点中的扫描数据量。研究表明所提出的算法是有效的。  相似文献   

17.
战时装备维修保障资源优化调度方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据战时装备维修保障资源调度体系,分析了资源调度各要素间的关系及引起资源冲突的原因,建立了多维修点资源优化调度模型,给出了基于维修点保障优先度的资源优化调度方法。实例分析结果表明:该方法能够在满足任务需求和给定的维修保障资源条件下优化资源调度方案,充分利用资源,缩短待修装备的平均等待时间。  相似文献   

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