一种基于本体服务索引的Web服务扩展方法

传统的获取Web服务的方法是通过关键字匹配,由于此方式在发现潜在语义相符的Web服务时较为困难,越来越多的学者研究如何基于语义检索Web服务。本文设计了一种新的语义匹配模式：基于本体服务索引的服务匹配。通过建立从服务到本体库的索引,将本体库和Web服务库关联成一个逻辑整体。通过UDDI,用户请求会直接发送给推理规则库,在得到服务请求后,通过相应推理规则得到领域本体中与服务请求在一定相似度范围内的类及实例,而后将这个结果集输入到本体服务索引,经过匹配可输出较符合的Web服务结果集。     

利用本体进行网格资源匹配的尝试

现有的网格资源匹配方法是把对资源的描述和约束进行精确的语法匹配,其灵活性差,难于扩展新的概念或特征.引入语义网中本体的概念,利用本体进行网格资源匹配,按照资源匹配的要求,构建网格需求方与提供方共享的网格资源本体,通过本体、背景知识和匹配规则进行语义匹配,进而获得满足需求的资源.     

基于本体的web服务发现的研究

随着Web服务数量的急剧增多,如何从众多的Web服务中发现最佳的服务,已成为当今Web服务的研究热点之一.目前主流的Web服务技术仅提供服务的基本描述和基于框架的发现机制,缺乏对语义推理的支持.该文在基于统一描述、发现和集成服务发现架构的基础上,结合本体技术与Web服务本体描述语言设计一个Web服务发现模型,提出了一种基于本体的Web服务发现匹配算法,从而增强了统一描述、发现和集成的语义Web服务发现能力.     

一种基于本体的空间信息Web服务实现方法

为了提高空间信息Web服务的互操作性，提出了一种利用本体技术实现空间信息Web服务发现与检索的解决办法.通过Web服务本体描述语言（OWL-S）实现对空间信息Web服务能力知识表达，在标准的开放地理信息系统协会(OGC）空间信息Web服务基础上，建立了一个基于本体目录服务的空间信息服务框架.并给出了基于这一框架服务请求的实现过程.结果表明，本体技术可以扩展空间信息Web服务的语义，能将服务匹配过程中得到的相似的Web服务复用于当前服务请求，提高知识推理的效率.     

基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

语义Web服务发现研究与实现

语义Web服务是在Web服务中加入语义元素,利用语义相关的技术给Web服务指定一个语义.语义Web服务可以实现Web服务的自动发现、执行和组合.阐述了语义Web服务和语义Web服务发现以及相关的技术,提出了一种语义Web服务发现框架,并利用标签语言描述本体和Web服务,设计了语义匹配算法,并在应用中实现了这种语义Web服务发现框架.     

基于遗传算法的本体映射技术

由于语义网分散的本质,同一个概念在不同的本体中可能有不同的定义方式,这就引起了所谓的本体异质的问题.本体异质问题严重地影响领域知识之间的共享,已经成为语义网应用系统间的交互与协作的瓶颈.目前用于发现本体中实体间的语义对应关系的本体映射技术成为语义网发展的关键技术.鉴于本体映射过程复杂的本质,文章为本体映射过程建立了单目标优化模型,并提出采用遗传算法来确定不同本体中实体间的对应关系.实验结果表明,所提出的方法是有效的.     

基于本体的面向业务协作的异构系统互操作关键技术

为了解决目前业务协作过程中异构系统集成困难的问题,提出了基于多层次本体的异构系统互操作框架.该框架以业务协作过程中涉及的关键要素——产品、活动和过程为出发点,为实现协作过程中多要素的语义统一问题,提出了由产品知识本体、活动本体、过程本体组成的多层次本体模型.产品知识本体支持活动本体中的产品描述;活动本体是对过程中每一个步骤或行动的概念、功能、执行情况的描述;过程本体通过控制结构将各个活动连接起来,组成业务过程.采用组合映射理论和语义相似度算法实现不同本体库之间的语义映射和语义集成,从而构成顶层本体库,并通过OWL-S顶层服务本体描述发布和请求Web服务.以服装销售的业务过程为例,采用业务协作互操作机制,通过自行开发原型系统中的本体映射和语义匹配模块,解决了不同企业的订单活动的协作问题.     

基于语义网构建的MISKSS

通过对语义网技术、语义网应用系统的深入研究，并把语义网技术应用到知识服务中，构建了一套导弹实体语义网知识服务系统（missile instances semantic knowledge service system，MISKSS）。它将武器装备中导弹实体进行了语义化组织、语义查询、语义推理，其目的是通过以导弹领域本体的构建过程作为例子，其他的飞机、舰艇等的领域本体的构建过程与此类似，综合形成武器装备领域本体的知识服务系统，为军队装备科技提供准确、权威、及时、持续的信息资源保障及决策支持。     

基于本体的产品知识集成

针对产品生命周期中知识表达和集成的需求,提出一种基于中间层的产品知识集成框架,采用本体技术,具有显式定义语义、统一表达和动态集成产品知识的能力.元本体层定义了本体关系原语,提供通用的本体描述方法;本体层扩展元本体为共享本体、领域本体、过程本体和应用本体,支持本体的协作定义和集成映射;知识层提供了相应的逻辑结构,支持对知识实例的结构化、标准化管理,并给出使用Web本体语言（OWL）形式化表达的方法.以汽车减振器为实例说明该方法能有效提高产品数据管理（PDM）系统对知识集成的能力.     

复杂产品工艺知识的语义本体表达方法

针对知识技术在产品工艺知识资源管理的可用性现状,在分析面向企业协同设计的复杂产品工艺知识多元化特点的基础上,提出一种面向语义的复杂机械产品工艺知识领域本体的表示和构建方法,通过利用本体建模工具建立工艺知识本体的结构模型,并采用描述逻辑语言对工艺知识进行形式化描述。针对不同知识本体间在语义层面上的关联,引入产品工艺知识本体概念间相似度和相关度的语义评价方法,设计了一种面向语义的本体概念集关系度量,进一步对语义本体工艺知识进行检索和聚类,保证了复杂产品工艺知识的集成与共享的实现。     

基于ontology的智能答疑系统的研究

答疑系统是现代远程教育中一个重要的组成部分。针对目前智能答疑系统在知识共享和问题求解精确性方面的不足,本文提出一种基于ontology的智能答疑系统模型,以大学计算机信息技术教程课程为例,构建课程知识本体,并在基于本体的推理和答案匹配模式方面进行了尝试。     

基于本体和转移网络的网络教育自动答疑系统

针对网络教育自动答疑系统的特点,研究了网络教育领域本体的构建方法．提出基于本体的问题模式的确定以及基于转移网络解决规范化问题的答案生成．讨论了基于本体知识的语义相似度模型,用于解决非规范问题的答案生成．实验结果说明,利用本体的知识和丰富的语义信息能够解决答疑系统中的语义问题．     

教育语义网中的知识领域本体建模

针对多学科领域知识本体构建难度大和难以普及的问题,提出了适用于教育领域的基于知识工程的本体建模方法,通过确定领域知识的范围,对领域知识进行概念和术语的提取,然后基于分类后的概念集定义层次结构和构建关系模型,构建出完整的本体结构模型.该方法不仅简化了本体建模的过程,还可以使学科领域专家能够独立地开发出学科课程相关的本体.以“统一建模语言（UML）”课程为实例,示范了课程本体开发的过程,验证了上述学科领域知识本体开发方法的可行性．     

结合本体论和统计方法的跨语言信息检索模型

为了更有效地提高跨语言信息检索的性能,结合本体论和统计方法的特性,提出一种混合的跨语言信息检索模型.在该语言模型的结构上,提出一种本体描述框架,构造了一个形式化的语言本体知识表示,通过典型语料学习,融合了语法、语义、句法等多元信息,建立了源语言本体知识库.在跨语言信息检索的实际应用中,利用本体表示,获得初始的检索文档集,再基于源语言本体知识库,对全部候选文档重新排序,以提高TopN排列的精确度.利用NTCIR-3Workshop中的中英文跨语言信息检索数据集对该语言模型进行了评价,相关实验结果表明,该方法取得了较满意的实验效果.     

基于本体的智能行为机制研究

目前对智能行为的研究主要集中在各种智能技术和路线的探讨上,而智能行为面对的核心问题“知识”缺乏的瓶颈．试图通过引入本体论思想,从认知科学和信息加工交叉的角度,对智能行为的认知过程进行描述,并划分为若干状态,最后通过一个简化的认知主客体模型,对提出的智能行为机制进行了认知模拟,为融合不同的智能技术和研究方法提供一个可以交互的本体．     

制造企业生产管理过程本体建模

为了获得能够实现知识共享的企业模型以指导企业信息系统的设计和应用,以制造企业为背景.采用本体建模的方法构建能够实现共享的企业模型.在静态本体的基础上,着重采用情景演算表示活动的方法,结合知识工程中的基本行为理论构建制造企业生产管理过程动态本体,并以六元组的形式表示了制造企业车间作业计划过程的本体模型,该本体模型的建立为创建全企业及企业间的信息系统共享模型和智能化的企业信息系统打下了良好的基础.     

基于本体的智能答疑系统的模型研究

针对目前智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题求解精确性方面,提出基于本体(Ontology)的智能答疑系统的模型,该模型首先需要建立基于本体的知识库,然后对用户输入的问题进行分词、语法分析和本体提取等,并在知识库中进行搜索,得到合适的问题解答,基于该模型建立的智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题答案的精确定位与表达等方面具有较好的效果.