基于用例的领域业务服务本体建模

业务服务本体的作用是规范化描述领域业务活动及其之间关系,形成领域业务的基本知识体系。如何让涉众参与本体的设计,是目前联合本体工程研究的热点问题。通过将概念建模时常用的用例图与迭代式本体构建方法相结合,一方面使用领域本体建立规范的业务模型,另一方面基于用例,从用户视角优化本体模型。该建模方法有助于对领域业务的全面理解,所得到的本体模型可满足不同涉众需求。     

UML建模的用例驱动设计过程分析

首先从面向对象的原理，思想和方法出发，根据UML的语义模型，结合实例阐述了UML建模的用例驱动设计过程和步骤，其次，分析了用例驱动过程与软件基本架构的关系，并说明了从概念模型到可执行体之间的对应关系。     

基于空间问题建模概念过程的空间分析建模与实现

提出一种基于空间问题建模概念过程的空间分析建模方法,结合城镇土地定级模型和流程,构建基于空间问题建模概念过程的空间分析模型.运用该模型,采用ArcGIS Engine技术,开发独立于GIS平台的城镇土地定级信息系统.实践表明,将空间问题建模概念过程和城镇土地定级模型相结合进行空间分析建模的方法,可优化空间分析流程,有效保证空间分析模型的合理性和分析结果的准确性.     

基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

为实现在知识产品在线定制过程中任务和知识个体的有效匹配,鉴于传统的基于关键词的匹配技术忽略语义信息的缺点,本文提出了一个基于本体的任务和知识个体匹配模型。首先提出了一种综合改进的概念语义相似度计算方法用以提高概念间的语义相似度计算的准确性,然后将任务信息和知识个体的信息分别抽象为任务概念向量和能力概念向量,通过计算两个概念向量之间的语义相似度,得到任务和知识个体的匹配结果。实验结果表明,该模型具有较高的准确率和召回率,能够为知识产品在线定制提供有效的匹配服务。     

读者浏览空间的本体模型

随着网络技术的发展,电子教程应运而生,然而目前的电子教程没有满足读者个性化浏览的要求。文章提出面向读者信息需求的浏览空间眼1演的读者信息需求本体模型,让读者的需求信息更好地让机器可理解,设想解决目前的电子教程对不同的读者提供相同的知识的问题。同时,文章给出该浏览空间的本体模型,满足读者个性化浏览的要求。     

RSDDM模型的过程建模和实施

RSDDM是一个支持复用、支持过程改进的软件过程模型。本文对如何采用RSDDM模型对过程建模,以及在过程例化、过程模拟、过程运作中要注意的问题作了阐述。这些论述有助于对RSDDM模型的理解和运用。     

基于地理本体的空间数据库概念建模

针对用E-R模型建立空间数据库概念模型存在的不足之处,将本体论的思想和方法引入到地理信息领域。讨论了地理本体的意义及其表达语言。阐述了空间E-R模型的特点,分析了地理本体和空间E-R模型之间的关系。提出了以地理本体为语义基础设计空间ER模型的思想,并用扩展OWL表示的灌溉本体为例,介绍了从地理本体出发,设计空间E-R模型来建立空间数据库概念模型的方法。     

基于本体的领域特征建模过程研究

软件复用的研究和实践表明特定领域的软件复用活动相对容易取得成功,这主要是由于领域的内聚性和稳定性。而系统、全面的领域分析是成功的领域级复用活动的前提和关键。在领域分析和建模的相关研究工作中,已在特征建模方法的基础上引入本体作为特征建模的基础。在此基础上对基于本体的领域分析和建模过程进行了研究,提出了一种领域分析和建模方法OBDA（Ontology Based Domain Analysis）。该方法使用专家分析和自动分析方法相结合,分析业务动作之间的分解、泛化、刻面和依赖等关系以及各种关系的可变性,从而得到完整的领域特征模型。     

面向Cyber空间的任务建模方法

针对目前Cyber空间中任务与实体资源之间的关系难以刻画、任务执行过程中包含的逻辑关系难以描述的问题,提出一种面向Cyber空间的任务建模方法。首先,采用分层方法和图理论建立Cyber空间模型,描述Cyber空间结构和不同层次的实体资源及其交互关系。然后,定义Cyber空间任务及其作业组成,分析Cyber任务受到的实体约束、关系约束和完整性约束。最后,给出组成任务的作业之间存在的逻辑关系,用形式化的方法对Cyber任务执行关系进行描述。通过建立面向Cyber空间的典型军事任务模型,表明该方法能够完整描述任务执行过程中的逻辑关系,从而验证了该建模方法对Cyber任务描述的有效性。     

基于潜在语义分析的本体空间表示模型研究

针对传统的向量空间模型和潜在语义分析方法应用于计算机辅助评估时存在的问题,提出一种将领域本体、一阶逻辑和潜在语义分析方法相结合的本体空间表示模型.该模型采用一阶逻辑表示从短文问题得到的二元关系并建立索引,使用潜在语义分析来计算关系集合中关系和包含段落的文档的相似度,从而得到段落在关系子集的平均相似度.实验结果表明,与向量空间模型相比,该模型的表示效果更好.     

基于本体的向量空间模型的压缩算法

采用本体（Ontology）为向量空间模型提供更为丰富、详细的概念空间,在本体的支持下,文档中的术语不再被孤立地看成关键词,而是彼此间有了一定的语义联系。以已获得丰富而详细的本体为前提,考虑当本体空间很大时,解决向量空间的高维数给计算带来复杂性与难度这一问题,提出基于HCA（Hierarchical Clustering Algorithm）的向量空间压缩算法。     

万维网基于本体云模型的信息建模方法

信息建模常用来表达知识,万维网分布式环境下,知识存在不确定性、不协调性、时变性和非恒常性,同时也有一定的群体性、规律性。为了更好的体现知识的性质,文章提出了一种基于本体云模型的信息建模方法。该方法使用本体云模型,并将本体云模型跟隶属云相结合,将隶属云作为概念的原子模型,本体云作为知识结构的原子模型,两者结合提供了从概念到领域知识一致的表达,通过该方法可以很好地进行万维网的信息建模。     

基于SWRL元模型的本体公理建模方法

针对传统SWRL元模型难以表达规则前件中OWL类实例的问题,提出改进的元模型,采用逻辑运算符连接并区分规则的UML模型中不同的OWL属性和OWL类的实例。为规则设计了基于UML profile的建模机制。通过引入horn短句集、描述逻辑等知识表示方式,论证了用描述逻辑对部分基于UML建模的规则形式化的可行性,并给出基于描述逻辑对其形式化的方法。     

过程建模的Petri网模型

工作流管理的问题由于广泛存在于计算机应用的许多方面而迅速得到发展。本文介绍了一个以扩展的Petri网作为建模工具、以消息队列作为执行机制实现的过程管理的原型系统。该模型描述了活动的并发执行和依赖关系、活动激发的条件、事件顺序及文档管理等信息。执行该模型,在分布、异构、自治的环境中可自动监视、管理和调度工作任务,为业务过程重组、业务过程自动化提供了有力的支持。     

管理信息系统安全性本体建模和验证研究

目前管理信息系统虽然提高了企业管理效率,但是对安全管理仍缺少有力的支持,缺乏对企业信息系统安全生产管理的能力验证.文章鉴于企业安全管理和本体建模所共同要求的标准性和通用性,以船舶修造企业为示范领域遴选出安全管理领域的权威标准;依据其并采用"七步法"进行本体建模,抽取概念和关联,建立包含面向领域知识的公理集;最后对船舶修...     

基于自定义空间和OCC模型的情绪建模研究

人类不仅具有逻辑推理的能力,而且具有情感控制、表达的能力。通常使用计算机对人类的能力进行模拟,在人工智能赋予计算机逻辑推理能力之后,如何赋予计算机情绪成为一个重要的研究问题。该文就是以人工心理和基本的情绪理论为基础,在三维情绪空间中将个性和OCC模型相结合,建立了一个情绪模型。并将此模型作为情感核心,尝试实现了一个虚拟软件人。这个情感虚拟软件人不仅具有学习、记忆能力,而且具有情感交互能力。     

基于本体语义树的主题空间向量模型

在传统检索模型的基础上,结合本体的概念,提出一种基于本体语义树的主题空间向量模型,该模型能够用语义概念树描述一个主题,与传统基于关键词描述主题的方法不同,它能够描述概念之间的简单语义关系.在此基础上,给出HTML页面内容与主题相关度的计算方法.在分析URL的相关度时,不仅分析链接锚文本与主题相关度,还结合了改进的Pag...     

基于军事训练本体的文档向量空间模型构建

为解决军事训练文档间语义相关问题,提出一种基于军事训练本体的向量空间模型构建方法。介绍了基于军事训练本体构建文档索引和基于已建索引构建向量空间模型,其中向量空间模型构建的过程主要包括特征项抽取、权重计算和向量空间模型降维三个步骤。实验结果证明,基于军事训练本体的向量空间模型的文档表示方法可以解决文档间的语义相关问题。     

污水处理过程递推双线性子空间建模及无模型自适应控制

污水处理过程中, 生化反应硝态氮浓度和溶解氧浓度是决定出水水质好坏的两个最关键变量, 难以采用常规基于模型的方法进行有效控制. 本文基于数据驱动建模与控制技术, 提出一种污水处理过程递推双线性子空间辨识(Recursive bilinear subspace identification, RBLSI)建模和无模型自适应控制方法. 首先, 针对污水处理过程的非线性时变动态特性, 采用最小二乘递推双线性子空间辨识方法建立污水处理生化反应过程具有参数自适应能力的递推双线性模型; 其次, 基于建立的数据驱动模型, 采用基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)和遗传粒子群优化(Genetic algorithm-particle swarm optimization, GA-PSO)算法的无模型自适应控制(Model-free adaptive control, MFAC)方法对硝态氮和溶解氧浓度进行直接数据驱动控制; 最后, 数据实验及其比较分析表明了所提方法的有效性和优越性.