基于本体的民航应急决策知识表达与推理方法研究

针对民航突发事件应急决策知识表达与管理中的问题,利用本体技术在知识获取和建模方面的优势,本文设计了一个基于领域本体的民航突发事件应急决策知识推理模型;以民航突发事件应急预案、应急案例、应急资源和应急规则等应急知识为基础,构建了民航应急管理领域词典,采用领域本体四元组建模方法给出了基于领域词典的本体构建过程;运用SWRL规则语言建立了民航突发事件应急决策所需的基本规则,采用Protégé本体编辑工具和Jena推理机实现了基于本体的规则推理,为民航突发事件应急决策知识的管理与应用提供了良好的方法与技术支持。     

基于本体的推理在行业信息化知识库中的应用

行业信息化知识库是一类结构复杂、功能繁多的系统,为解决知识库中知识共享和重用问题,利用本体论对行业信息化知识进行抽象和分析,并基于本体论进行行业知识关联,在已建好的行业知识本体基础上,介绍和分析语义推理工具Jena,包括推理所涉及的问题、Jena的各组成部分及其推理机制。介绍推理规则的语法,并给出一个Jena在语义推理方面的具体应用。实验结果表明,它能有效提高用户的查准率。     

基于Jena的台风灾害领域本体模型推理

针对传统台风灾害预测以统计学方法为主,而缺乏语义驱动和智能推理的问题,提出一种基于Jena的台风灾害领域本体模型推理机制。首先,在分析台风灾害的影响因素和演变历史的基础上,采用网络本体语言(OWL)建立台风灾害领域本体模型; 其次,利用Jena推理引擎和自定义规则对台风灾害本体模型进行推理,挖掘被隐藏的台风灾害影响因素或灾害链信息; 最后,构建了本体驱动的台风灾害专家系统(Onto-TDES)。实验结果证明,该方案能初步解决传统台风灾害预测缺乏语义驱动和智能推理的问题,提高台风灾害管理与预测的智能化水平。     

基于本体的空管人为差错分析研究与应用

为实现空管人为差错致因及危险等级语义分析,开发人为差错本体分析软件。通过空管运行人为差错(HeraJanus)及人为差错预测(Hera-Predict)手册中获取的领域知识构建领域本体;结合事故调查报告知识创建存储本体,建立Hera-Janus本体知识库,根据类与个体之间的关系定义Jena推理规则。通过Eclipse平台中的Jena应用调用Pellet推理机分析实际案例,在人机交互界面给出差错类型及危险程度,其结果表明了空管事故智能化分析的有效性和可行性。     

基于知识工程的船体焊接工艺研究

船舶制造过程中船体焊接领域工艺知识缺乏有效的归纳与整理,导致其重用性和 共享性差。针对上述问题,基于知识工程技术,研究了船体焊接工艺领域知识的获取、分类、 表示及推理应用的方法,并开发了工艺知识库系统,有效实现了知识的共享与重用。首先提出 了船体焊接工艺知识获取途径及分类模式;其次以此为基础,将基于本体的知识表示方法的研 究成果应用于船体焊接工艺,建立领域本体;然后提出焊接工艺推理模式,以国家标准、行业 标准等规范性文件和专业书籍、专家意见等指导性文件为基础构建工艺规则库,设计模糊规则 推理系统;最终设计开发面向船体焊接工艺的知识库系统,规范化实现知识获取、知识表示、 知识推理及知识管理功能,为船体焊接领域相关工作人员提供知识共享及重用的支撑平台,为 船舶制造其他领域中知识工程技术的利用提供参考。     

一种基于任务分解的多知识库协同求解专家系统

针对特定领域的知识特点、知识表示方法及采用的推理模型,提出一种基于产生式规则的多知识库专家系统.该系统改进传统专家系统的框架设计,根据求解问题的类别划分将知识库分解成相应的子知识库,再将子知识库的知识规则按知识表示的深度加以分解,建立反映专家经验知识的浅层知识库和原理性知识的深层知识库.系统采用主推理机和从推理机二级推理方式,不同的子知识库采用相应的从推理机.从而任务单一,搜索范围减小,能快速形成待检目标集.主从推理机制与正反向推理结合,提高系统的推理效率.运用该系统模型建造的农业领域专家系统实例,运行效率得到改善,速度显著提高.     

基于间断区间的时间本体表示及应用

通过间断区间的时态理论扩展了OWL-Time,用在本体中表达单个事件带间断时区的情况。在本体中定义了间断区间概念以及间断区间的时态关系,并以物流领域运输事件的表示为例阐述了领域中基于间断区间的时间知识在本体中的表示方式。通过定义Jena中的原语、规则以及扩展对推理模型的操作构建了相应的推理机,对推理机进行实验检验,不仅验证了推理机运行的正确性,同时也保证了时间知识在本体和规则中表示的正确性,解决了带间断区间的时态知识在语义网中表示和推理的问题。     

基于混合推理的知识库的构建及其应用研究

该文提出了基于OWL本体与Prolog规则的平面几何知识库的构建方法,从而可形式化地表示平面几何中丰富的语义信息.一方面,用类型、定义域、值域、分类、属性、实例等本体描述来表达结构化的知识,为领域内概念与概念之间关系的描述提供形式化的语义;另一方面,用Prolog规则来解决本体不能有效表达的诸如属性之间的关系和操作等问题,从而支持复杂关系间的推理.在此基础上,用Protégé和Prolog构建了一个基于本体和规则的平面几何知识库.实验证明:此知识库可实现知识和语义层次上的信息查询,还可进行复杂问题求解,其丰富的语义描述和混合推理能力弥补了传统知识库的不足.     

基于本体的物流应急预案表示及应用*

为让计算机智能地处理物流应急预案,将每个物流应急预案表示为一个应急预案本体,通过计算概念和应急预案本体的相关程度,从而找到所需物流应急预案。用OWL:imports和Jena规则可连接应急预案本体,从而形成内容更全面的预案,但会破坏原有应急预案本体语义,产生不一致问题,所提出的约束原则有效避免了这一问题。应用SPARQL查询应急预案本体,并通过自定义原语和规则弥补应急预案本体在表达能力上的不足,以有效地对应急预案本体进行推理,从而找到所需结论,进而实现了基于本体的物流应急预案的表示和应用。利用本体的语义表     

基于推理的语义网检索模型及关键技术研究

为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果.     

基于本体的分布式实例推理技术研究

为了克服单一实例库知识的局限性,实现分布式环境下多数据源的知识重用和共享,提出了一个分布式实例推理系统框架.系统通过本体服务器建立和维护实例库之间的本体知识,其中基本本体为知识的表示提供了全局约束和基础,实例推理服务器可以在基本本体框架下定义领域本体来灵活表达各自的领域知识,而本体目录则为知识的检索提供了向导.本体的引入解决了不同实例库之间知识的互理解和互操作性,能够有效地实现多实例库的协同推理.系统采用Web Service技术构建,是一个开放的系统框架,具有很强的可扩展性.     

专家视图与本体视图的语义映射方法

由于本体具有强大的知识表示和推理能力,本体已经在很多领域得到了广泛应用.然而,本体的深入应用还面临着很多深层次的共性语义映问题,已有的本体建模方法仅仅提出了一些简单的指导原则和基本步骤,使得知识工程师仍然无从下手.在基于领域专家知识构建领域语义知识库时,针对领域专家知识中的一词多义、多元关系和安全需求等3类共性语义映射问题,从5个方面展开了深入研究,提出了相应的语义映射方法,总结了10条本体建模约定.最后构建了一个完整的应用案例,并对所提出的5类语义映射方法进行了评价.     

知识工程中的知识库、本体与专家系统

随着语义Web思想的兴起,对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求,对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋.本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明,为不同系统之间的互操作提供了基本的框架,是解决共享和互操作问题的有效的方法.一些初学者对知识库、本体以及专家系统的概念产生了各种疑惑,根据笔者的理解与实践,对知识工程中的本体、知识库以及专家系统做出较系统的比较分析,对这几个术语做一个澄清.     

国家知识基础设施中的数学知识表示

数学知识表示是知识表示中的一个重要方面,是数学知识检索、自动定理机器证明、智能教学系统等的基础.根据在设计NKI(national knowledge infrastructure)的数学知识表示语言中遇到的问题,并在讨论了数学对象的本体论假设的基础上提出了两种数学知识的表示方法:一种是以一个逻辑语言上的公式为属性值域的描述逻辑;另一种是以描述逻辑描述的本体为逻辑语言的一部分的一阶逻辑.在前者的表示中,如果对公式不作任何限制,那么得到的知识库中的推理不是可算法化的;在后者的表示中,以描述逻辑描述的本体中的推理是可算法化的,而以本体为逻辑语言的一部分的一阶逻辑所表示的数学知识中的推理一般是不可算法化的.因此,在表示数学知识时,需要区分概念性的知识(本体中的知识)和非概念性的知识(用本体作为语言表示的知识).框架或者描述逻辑可以表示和有效地推理概念性知识,但如果将非概念性知识加入到框架或知识库中,就可能使得原来可以有效推理的框架所表示的知识库不存在有效的推理算法,甚至不存在推理算法.为此,建议在表示数学知识时,用框架或描述逻辑来表示概念性知识;然后,用这样表示的知识库作为逻辑语言的一部分,以表示非概念性知识.     

一种应急预案本体模型及其应用研究*

目前,应急预案是分布于多个单位的非结构化文档,缺乏统一的建模方法,造成对预案描述的领域知识进行表示和利用存在困难。为解决以上问题,提出一种基于本体的知识建模方法,对应急预案文本进行建模,并实现应急领域知识共享。根据对应急预案文本结构特征进行分析,在重用现有本体模型的基础上提出了各主要要素的本体模型,形成一种应急预案本体模型（emergency plan ontology model,EPOM）。通过利用该方法对某区域防汛应急预案进行本体知识建模,开展应用研究。应用结果表明,该方法能够有效建模应急预案描述的     

基于Neo4j的领域本体存储方法研究*

在分析民航突发事件应急管理领域本体及其存储特点的基础上,提出了一种基于Neo4j的领域本体RDF图数据存储方法,研究了领域本体RDF有向标记图结构与Neo4j图数据库存储模型的关系,结合民航突发事件应急管理领域本体的实例查询,给出了RDF图与Neo4j之间的映射关系及其实现过程。实验验证了Neo4j图数据库在满足领域本体RDF图数据查询的同时,进一步提高了查询的效率,为大数据平台下的RDF图数据语义检索与推理提供了方法支撑。     

应急资源本体模型研究*

针对应急资源在知识表示与理解中存在的语义冲突问题,将本体技术引入领域知识表示,提出一种通用的应急资源概念模型。以SUMO为上位本体,从应急资源的管理和应急资源的配置使用两个方面构建应急资源本体模型 (emergency resource ontology model,EROM),为应急管理和应急资源共享提供语义层次的统一表达和理解。