基于?-Connections的旅游领域本体构建

针对传统本体构建方法的局限性,提出一种基于?-Connections理论构建旅游领域模块化本体库的方法,基于改进的Tableau算法,利用Pellet推理机实现对多个本体的联合推理。实验结果证明,该模块化构建方法可以有效降低本体构建的复杂度,有利于本体的维护和更新,提高本体重用模块抽取效率。     

基于森林转化为树的本体模块化方法

针对目前本体的构建效率低、重用能力弱的问题,研究了一种新的本体模块化方法——基于森林转化为树的方法. 将待建模领域逐层分解为若干个不可再分的子领域,对各个子领域分别进行构建本体模块;最后根据概念间的继承关系和《数据结构》中森林转化为树的原理,把若干个本体模块组装成一个模块化本体. 在大学领域本体的构建上,对该方法进行了验证,结果证明,该方法可有效的提高本体的重用能力,可为构建大型领域本体提供一条有效途径.     

本体模块化的研究

将软件工程中模块化的思想引入本体知识库的构建过程中,将本体组织成多个本体模块的集成形式,这样不仅方便了本体的构建,更有利于本体知识库的共享、重用和维护.文中用模块化的方法构建了汽车驾驶培训领域本体,建立方法库,在本体模块间用查询方式实现模块间的通信.此模块化具有普适性,可以推广到其他领域.     

本体模块化的研究与实现

将软件工程中模块化的思想引入本体知识库的构建过程中,将本体组织成多个本体模块的集成形式,这样不仅方便了本体的构建,更有利于本体知识库的共享、重用和维护.用模块化的方法构建了汽车驾驶培训领域本体,建立方法库,在本体模块间用查询方式实现模块间的通信.这样的开发经验可以推广到其他领域.     

改进的蚁群聚类算法在本体知识库中的应用①

为了解决基于本体的知识库构建效率不高的问题,将模块化思想引入本体中,并在蚁群聚类算法的基础上,融入遗传算法的种群思想,提出了一种基于改进的蚁群聚类算法的模块化本体的方法。以本体概念间的相似度作为划分模块的主要依据,然后应用改进的蚁群聚类算法得到本体模块划分方案,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于ε-Connections的模块化本体建模研究

模块化本体将模块化的思想引入本体研究领域,将本体组织成多个本体模块的集成形式,这样不仅方便了本体的构建,也有利于本体的维护、共享和重用。在提出了一个模块化本体的三层体系结构的基础上,将模块化本体建模过程划分为本体模块划分、本体模块构建、本体模块集成和本体模块一致性检验四个步骤。在分别阐述各个步骤的主要工作之后,使用ε-Connections构建了一个减速器本体的模块化实例,验证了上述模块化本体建模步骤的可行性。     

基于保守扩充理论的模块化本体重用

分析了本体重用的研究现状和目前重用方法只适用于单个独立本体的不足,以ε-Connections语言构建的模块化本体库为研究对象,基于保守扩充理论提出了本体模块知识完整性概念,并证明了知识完整性的相关性质.在此基础上,给出了一种针对模块化本体库的保守扩充重用算法ERMMO（extracting reused modules from modularontologies）,讨论了该算法的两种子算法EMMO_IK和EMO_IK的特点及适用条件.分析并验证了ERMMO算法的可行性和正确性.ERMMO算法是当前保守扩充重用算法的一般化扩充,对模块化思想应用于本体重用问题有所启示.     

基于推理信息的本体模块化方法

本体模块化在本体推理和复用等应用中有着极为重要的作用.怎么样将本体划分成小的模块是最基本的问题,目前本体模块化的工作主要集中在本体复用的目的上.在这篇文章中,我们提出了一种基于推理信息的本体模块化方法,该方法以提高推理的性能为目的.在基于同一最小推理集合内的公理之间内聚性将会增强的合理假设下,我们的模块化方法通过分析每次推理的过程,得到推理的最小推理集合,然后增强最小推理集合内公理1之间的内聚度,最后根据内聚度将本体划分成模块.在评估阶段,我们首先使用训练公理划分本体,然后通过测试公理来调查本体推理性能提高的程度.根据训练公理和测试公理所属范围的不同,我们使用了三组实验:训练公理和测试公理限定在同一较小范围,训练公理和测试公理不限定范围,训练公理和测试公理的范围实现三次不同的改变.实验的结果尤其是符合实际应用情况的实验三的结果证明了基于推理信息的本体模块化方法的有效性.     

基于本体模块接口的入侵防御系统研究

建立一种新型分布式入侵防御模型并进行应用示例,该模型的知识库采用基于接口的模块化本体,防御方法采用上下文相关的策略。模块化本体能有效克服单一本体推理效率低、扩展性差等缺点,而在模块化本体中采用接口的方法有利于模块的独立进化和灵活配置。本体模块通过发送事件消息能够高效、及时地进行知识更新。     

基于模块化本体的网络搜索方法

基于本体的搜索引擎能对搜索进行关键词扩展,从而提高搜索的查全率和查准率。由于单一通用本体难以获取且推理效率低,该研究提出了一个基于模块化本体的网络搜索方法。本体的模块化有利于领域专家的分工合作,各模块并行推理能够提高推理的速度。对该方法中关键词向量和概念的匹配、搜索结果的聚类以及个性化搜索进行了分析,并阐述了该方法的优点。     

服务于本体逻辑理论的本体定义

本体概念过分模糊和庞大,不利于构建、共享和重用。该文从当前的研究和应用需求出发,给出一个强调论域的本体定义,是完善本体逻辑理论的基础。总结已有的研究成果,基于统一本体层次化和模块化的思想,提出子本体、原子本体以及本体的递归定义,为本体建立科学的分类体系和一致的逻辑理论打下了基础。     

语义网不精确本体构建方法研究

不精确性包括模糊性和粗糙性,同理不精确本体也包含了模糊本体和粗糙本体.通过对粗糙本体构建方法与模糊本体构建方法的综述,讨论了在不精确本体研究中的关键问题,在此基础上对各种粗糙本体构建方法与模糊本体构建方法进行分析比较.为了解决当前不精确本体构建中的瓶颈问题,提出一种基于包含度理论的不精确本体构建方法,在该方法中将粗糙集与模糊集理论引入传统本体模型,使用包含度理论进行关系描述,讨论了未来的研究方向.     

基于WordNet和聚焦爬虫的半自动领域本体构建

传统的手工构建本体是一项费时费力的工作.对比和借鉴了国内外本体自动获取的方法和思路,提出了基于WordNet和聚焦爬虫的半自动领域本体构建方法,以WordNet为中心,聚焦爬虫为辅助,通过计算概念之间相似度,构建本体,实验结果表明,该方法可以有效地快速构建领域本体,还可用于扩展本体.     

基于循环的领域本体构建方法

本体逐渐成为知识组织的热点研究领域.领域本体的构建作为本体研究的重要基石,还有很多关键技术值得探索.总结现有构建技术存在的问题,提出一种基于循环的领域本体的构建方法,核心思想是在循环中产生螺旋增量,使领域本体构建成为一个不断完善的迭代过程.通过构建渔业领域本体检验具有一定的实用性.     

基于叙词表的领域本体构建方法研究

提出了一种利用现有术语丰富的叙词表构建领域本体的方法,该方法可以减少构建领域本体的工作量.通过基于<农业科学叙词表>构建果树学领域本体的实例,对一种基于叙词表的领域本体构建方法的设计过程进行了详细叙述,该方法分为3个阶段,即领域本体的信息收集和分析、领域本体的详细设计、领域本体的表示,其中详细设计是核心,该阶段将叙词表中出现的核心词汇、语义关系转化到本体中,并补充了更丰富的语义关系.     

基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.     

基于本体的飞机设计知识组织模型

为了解决飞机设计中知识信息量大和表现形式多样的问题,提出了一种基于本体的知识组织模型构建方法.起初论述了知识组织和本体的有关概念,然后在此基础上提出基于本体的ABC反馈方法,并构造飞机设计知识模型来验证研究成果的正确性和有效性,同时描述了基于本体构建知识模型的优点.     

面向搜索引擎的多策略本体半自动构建方法

为减少本体建设中对领域专家的过分依赖,结合本体应用于搜索引擎的特点,提出了一种多策略的本体半自动构建方法.构建一领域本体雏形应用于信息检索;在概念抽取模块,基于用户查询的统计信息以及与本体雏形中概念的关联法则进行概念抽取;在关系发现模块,综合运用概念组合同现频率,在用户点击链接正文中的互信息和基于<知网>的语义分析对抽取出来的概念组合进行筛选和语义分析;最终将结果更新入本体.将该方法应用医学健康知识信息检索,实验结果表明,该本体半自动构建的方法是可行的,更新本体的内容符合本体构建标准.     

安全事件综合分析系统框架及关键技术

存储于计算机上日益庞大的数字图像存在语义表达隐含、存储孤立、检索不便等缺点,导致图像应用效率低.该文提出基于本体的图像语义标注与检索模型ImageQ,其具有层次及模块化特点且与领域本体相独立,支持领域本体进化和系列推理深度不同的图像检索方法.基于ImageQ的实验系统运行结果表明,该模型的图像管理性能良好,实现了图像智能检索功能.     

军事通信领域本体构建与分析

构建军事通信领域本体主要是用于支持基于领域本体的数据库语义查询.基于本体模型的知识表示技术,概述了军事领域本体的整体结构,分析了军事通信领域本体的特点.对军事通信领域本体的构建方法进行了阐述,详细描述了定义类和类的属性和关系,并根据领域知识中提取公理,说明了领域本体知识进行一致性分析和推理的方法.根据这些方法,采用Stanford大学开发的Prot龟6的本体编辑工具实现了一个军事通信本体模型.对下一步将该本体应用到数据库语义查询的问题,提出了一种解决方案.