动态需求跟踪中多义关键词的语义判断方法

虽然与信息检索（IR）方法相比，基于本体的动态需求跟踪方法能提高跟踪链的精度，但构建一个合理、有效的本体特别是领域本体是一个相当复杂和繁琐的过程。为了减小构建领域本体带来的时间成本和人力成本，通过将修饰词和通用本体相结合，提出基于修饰词本体的关键词语义判断方法（MOKSJM）。首先，对关键词和修饰词的搭配关系进行分析；然后，采用修饰词本体结合规则的方式来确定关键词的语义，以避免关键词的多义性对动态需求跟踪结果造成的偏差；最后，根据上述分析的结果，对关键词语义作出调整，并通过相似度得分来体现其语义。修饰词在需求文档、设计文档等中数量较少，因此建立修饰词本体所带来的时间成本和人力成本相对较小。实验结果表明，MOKSJM与基于领域本体的动态跟踪方法在召回率相当时，精度差距更小；与向量空间模型（VSM）方法相比，MOKSJM能有效提高需求跟踪结果的精度。     

扩展断言知识检验一致的需求建模方法

保证需求完整一致是需求建模的关键,文中提出一种基于知识库推理检验一致性的需求建模方法,该方法在建模中引入本体以增强表达能力,并结合语义建立约束规则构建需求模型知识库,基于描述逻辑描述需求和检验需求一致性,将需求建模过程作为断言知识库的扩展过程,把需求完整性问题转化为需求一致性问题,并归结其为规则约束下的可满足问题。利用Tableau算法等实现需求一致性的检验,在整个建模活动中保证需求一致。应用实践中使用自行编制的ROB半自动建模软件进行需求建模与分析,验证了建模方法的需求一致性,并通过案例说明了扩展断言知识库检验一致的需求建模过程。     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

装备保障仿真概念模型的语义验证方法研究

概念模型验证是保证概念模型正确、可信的重要手段。针对现有概念模型形式化验证方法复杂、繁琐,非形式化验证方法的主观性较强、可信性不高等问题,采用本体理论和语义网技术,提出了一种基于本体与规则推理的装备保障仿真概念模型语义验证方法。该方法的思路是:首先将UML描述的概念模型转化为本体描述语言OWL描述的概念模型;然后根据领域知识构建验证规则,并运用语义网规则描述语言SWRL描述验证规则;最后将模型和规则转换为Jess规则引擎识别的数据格式,输入到Jess规则引擎中进行模型与规则的语义推理,检查概念模型是否符合验证规则。实例表明,该方法使用验证规则和语义推理机替代领域专家在计算机上自动对概念模型的语义内容进行验证,提高了验证效率,减少了专家验证的主观性和不确定性,降低了形式化验证方法的复杂性。     

包含协议和语义的构件一致性验证方法

在基于构件的系统设计中,需要对构件的一致性进行验证。构件的一致性包括语义一致性和协议一致性,已有的一致性验证方法仅支持构件的协议一致性验证。而在实际应用中除了要进行构件的协议一致性验证外,还需要进行其语义一致性验证。为此提出了一种包含协议和语义的构件一致性验证方法。所提方法将方法语义与基于场景的需求规约相结合,使用语义扩展接口自动机模型(SIA)来建模构件的语义和协议信息,使用带有语义约束的UML交互概观图来表示基于场景的需求规约。通过对SIA和带语义约束的UML交互概观图的行为的理论分析,进一步形成了一种一致性验证算法,并用实例来说明其过程。该算法不仅能够检验系统中构件的协议一致性,而且能够检验其语义一致性。该算法中的方法语义包括了该方法参数的类型和详细语义信息,更符合实际应用情形。     

基于本体的特征模型演化的一致性验证

针对特征模型的演化导致特征间的冲突问题, 从特征模型的演化方面进行研究, 提出了一种基于本体的特征模型演化的一致性验证方法。首先采用本体理论方法对特征模型的演化进行分析和建模, 建立本体的特征模型元模型; 其次基于上述元模型, 为网上购物系统实例建立相应的网上购物的领域特征模型, 根据需求裁剪出产品特征模型; 然后在Eclipse集成开发环境下, 通过Jena推理机加载规则和产品特征模型进行一致性验证, 当检测到冲突时, 采用演化策略来消除冲突; 最后通过实例研究说明了该方法的有效性。     

基于本体的科学效应知识表达和语义推理

针对创新设计领域中科学效应知识的表达和语义扩展方面的不足,分析研究效应、功能、流和参数之间的关系和模型,借助本体将概念间属性和关系扩展到语义层次上,通过本体来更加全面地表达科学效应知识,构建科学效应知识本体模型,包括效应本体、功能本体、流本体和参数本体。在此基础上基于属性构建相应的语义推理规则,进行功能扩展和效应关联,通过语义推理实现科学效应知识的共享和重用。开发一个基于本体的科学效应知识检索系统,验证了此模型和方法的有效性和可行性。     

改进的本体语义相似度计算方法

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法。该方法结合本体的DAG网状结构特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念的语义来计算概念间的语义相似度。实验结果比较合理,验证了该方法的有效性。     

需求语义驱动的按需服务聚合生产方法

按需服务资源聚合、软件随需演变生长,赋予了需求工程在服务计算时代新的机遇.文中针对面向服务的网络化软件开发强调发现和重用已有的服务资源,通过聚合服务资源来满足用户需求的软件生产技术形态,构筑语义需求工程以应用于网络化软件的生产.基于语义的服务需求工程的关注点是识别服务和过程,采取涉众群体智能参与的服务需求语义获取和需求语义驱动的互操作性聚类来实施按需服务生产的方法,以服务的需求语义完整性描述为支点,系统地研究和提出三大技术:即面向大众本体、不断演化、即时验证的需求语义获取技术,需求语义驱动的服务软件聚合方法,基于需求语义的服务定制.针对需求语义驱动的服务聚合生产,充分利用网上涉众群体智能和需求专家相结合,采用语义wikis以捕获和验证网络化软件需求语义,通过需求语义互操作展开选择连接本体作为语义信息载体,进行服务资源聚合,生成网络化软件.理论与实证研究表明,基于语义的服务需求工程对云服务环境下网络化软件的按需交付具有明显的实用性和有效性.     

基于领域本体的语义合成研究

为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度.     

故障树领域本体及SWRL规则的构建方法研究

故障树(Fault Tree,FT)被广泛应用于系统故障的快速定位,但其因缺乏精确的语义信息而存在重复构建问题。将本体引入到故障树领域中,并对如何构建故障树本体及相应的SWRL规则进行了研究:首先采用本体描述语言 (Web Ontology Language,OWL)对故障树中的概念及概念之间的关系进行知识表示,构建了一个可共享、可重用、可扩展的故障树领域本体;然后将故障树中事件之间的逻辑关系转化成语义 Web 规则语言 (Semantic Web Rule Language,SWRL);最后将构建的故障树领域本体和SWRL规则放入JESS推理机中进行推理,产生新的知识,用于系统故障的快速定位。实验证明,使用所提出的方法能在解决故障树重复构建问题的同时,不对系统故障的快速定位产生影响。     

基于本体的语义Web服务QoS描述和发现

WS-QMO是提出的一个用来对Web服务及其QoS信息进行建模和发现的顶层本体,它既可用于对服务QoS信息的描述和发布,也可用于对服务QoS需求的描述.WS-QMO本体基本满足了当前对Web服务QoS语义建模的普遍要求,并且由于适当地加入SWRL规则,它不但可以灵活地自定义单个QoS属性,描述一个QoS属性在不同务件下...     

基于本体的机场跑道侵入智能违规诊断研究*

为保证机场场面运行安全,从知识建模角度出发,提出智能信息处理方法诊断违规项目,使用SWRL、领域本体等技术构建跑道侵入违规诊断系统的本体模型。研究了将跑道侵入案例用语义规则形式化表示的方法,构建推理规则得出违规项目和硬件预防措施。结果表明,提出的方法较传统方法,结合本体和SWRL推理技术的方法准确率更高,性能更佳。     

一种网络化软件的按需服务发现方法

针对网络化软件的多种多样、个性化、模糊的用户需求,如何从海量、异构、动态的网络服务资源中找到最符合用户需求的、高质量的服务来构造网络化软件,以提高用户的体验质量,变得尤为重要。提出一种网络化软件的按需服务发现方法,首先根据具体领域,利用事先所建的领域本体对具体需求实例和服务信息进行语义标识,然后建立起"基本+功能+质量"的三阶段语义匹配模型。3个阶段逐步递进,通过判断是否大于预定阈值,找到最符合用户需求的服务资源来构造网络化软件;最后,应用物流领域实例对方法的性能进行了比较测试,结果表明,所提方法提高了网络化软件的需求和服务之间的语义匹配精度,能够找到最佳的服务资源服务来构造网络化软件。     

A risk management ontology for Quality-by-Design based on a new development approach according GAMP 5.0

A new approach to the development of a risk management ontology is presented. This method meets the requirements of a pharmaceutical Quality by Design approach, good manufacturing practice and good automated manufacturing practice. The need for a risk management ontology for a pharmaceutical environment is demonstrated, and the term “ontology” is generally defined and described with regard to the knowledge domain of quality risk management.To fulfill software development requirements defined by good manufacturing practice regulations and good automated manufacturing practice 5.0 for the novel development approach, we used a V-model as a process model, which is discussed in detail. The development steps for the new risk management ontology, such as requirement specification, conceptualization, formalization, implementation and validation approach, are elaborated.     

OWL本体构建方法的研究

通过分析语义网的特点和对本体构建方法以及本体表示语言的要求,提出了一种新的使用OWL构建本体的方法.该方法分4步详细论述了构建本体的过程,解决了现实领域知识到计算机可以理解的形式化编码的转化问题.最后采用该方法构建食物链本体验证了该方法的有效性.     

矿山语义物联网自动语义标注方法

针对目前矿山领域异构数据融合时先验知识获取困难、物联网本体库实时性差、实例对象数据手动标注方式效率较低等问题,提出了一种矿山语义物联网自动语义标注方法。给出了传感数据语义化处理框架:一方面,确定本体的专业领域和范畴,通过重用流注释本体(SAO)构建领域本体,作为驱动语义标注的基础;另一方面,使用机器学习方法对感知数据流进行特征提取与数据分析,从海量数据中挖掘出概念间的关系;通过数据挖掘知识来驱动本体的更新与完善,实现本体的动态更新、拓展与更精确的语义标注,增强机器的理解力。以矿井提升系统主轴故障为例阐述从本体到实例化的语义标注过程:结合领域专家知识及本体重用,采用"七步法"建立矿井提升系统主传动故障本体;为了加强实例数据属性描述的准确性,使用主成分分析法(PCA)与K-means聚类方法对数据集进行降维和分组,提取出数据属性与概念的关系;通过基于语义Web的规则语言(SWRL)标注具体先行条件与后续概念的关系,优化领域本体。实验结果表明:在本体实例化过程中,可利用机器学习技术从传感数据中自动提取概念,实现传感数据的自动语义标注。     

Semantic integration of enterprise information systems using meta-metadata ontology

This paper proposes a non-domain-specific metadata ontology as a core component in a semantic model-based document management system (DMS), a potential contender towards the enterprise information systems of the next generation. What we developed is the core semantic component of an ontology-driven DMS, providing a robust semantic base for describing documents’ metadata. We also enabled semantic services such as automated semantic translation of metadata from one domain to another. The core semantic base consists of three semantic layers, each one serving a different view of documents’ metadata. The core semantic component’s base layer represents a non-domain-specific metadata ontology founded on ebRIM specification. The main purpose of this ontology is to serve as a meta-metadata ontology for other domain-specific metadata ontologies. The base semantic layer provides a generic metadata view. For the sake of enabling domain-specific views of documents’ metadata, we implemented two domain-specific metadata ontologies, semantically layered on top of ebRIM, serving domain-specific views of the metadata. In order to enable semantic translation of metadata from one domain to another, we established model-to-model mappings between these semantic layers by introducing SWRL rules. Having the semantic translation of metadata automated not only allows for effortless switching between different metadata views, but also opens the door for automating the process of documents long-term archiving. For the case study, we chose judicial domain as a promising ground for improving the efficiency of the judiciary by introducing the semantics in this field.     

Identification and resolution of conflicts during ontological integration using rules

Abstract: Integration of ontologies of information sources and consumers is an important phase in achieving web‐based interoperability. The present work describes an approach for identifying certain semantic conflicts while integrating ontologies of heterogeneous information sources. This paper is focused on the identification of homonymy and synonymy between elements in ontologies. In the present work the concepts of homonymy and synonymy are synonymous to naming conflicts and entity identifier conflicts, respectively, and partial synonymy is synonymous to schema isomorphism conflicts. The concept of the mask of interoperability is introduced for the identification of synonymy. The mask of interoperability is expressed in a declarative way as a set of rules, which can then be used for resolution of conflicts during integration of ontologies. As proof of concept, ontologies are implemented using the XML‐based ontology language Ontology Web Language (OWL), and the rules are implemented using the emerging rule language Semantic Web Rule Language (SWRL). This representation in OWL and SWRL allows the ontology to be executable, flexibly extendable and platform‐independent. The OWL facts and SWRL rules are used by the Jess and Bossam reasoning engine to identify semantic homonymy and synonymy.     

基于本体分类的Web服务合成的研究及应用

阐述了一个基于本体分类的Web服务合成模型，扩展标准的WSDL服务描述，将Web服务及其参数严格映射到本体概念分类层次，使服务描述保存了语义信息，领域本体过滤确保了合成服务的有效性，基于用户的需求描述实现了从现有Web服务中动态发现、匹配和组合服务的功能的算法，根据用户的服务质量要求，模型还能从生成的合成服务链中筛选出最佳服务组合。整个模型在一定程度上实现了服务合成的自动化。