一种农业认知智能服务构建框架及其应用实践

随着大数据、人工智能、物联网、云计算等现代信息技术与农业领域的深度融合,现代农业正朝着智能化方向迈进.知识工程在整合、管理、挖掘和利用农业知识方面发挥了至关重要的作用,为实现个性化、精准化的农业认知智能服务提供了强有力的技术支持.探讨了当前农业知识工程及认知智能服务面临的主要挑战,综述了国内外农业认知智能服务领域的研究现状,提出了集成数据层、算法层和认知服务层的基础研究框架.在此基础上,创新性地设计了基于主动元学习思想,通过软件智能体与科学大数据双向偶联自指循环方式完成农业大数据整合和知识建模、知识抽取、知识融合以及知识推理的农业认知智能服务构建框架,梳理了各环节涉及的关键技术和服务应用.最后,对农业认知智能服务领域的未来发展趋势和对策建议进行总结与展望.

面向服务的本体元建模理论与方法研究

为实现互联网上异种异构的复杂信息资源有序化组织和互操作性服务与共享的目标,文章研究了语义服务的元计算问题,提出了本体元建模理论和方法.首先定义了本体UML承诺、提倡本体UML表达,给出了本体的元机制;论述了元建模中的“元”概念,给出了元层次停止准则、模型转换机制;然后提出了本体建模和 MOF元模型设施相融合的体系结构,给出了以用户为中心的复杂信息资源服务应用模式 SCDI,为本体元建模方法的体系化提供了基础.还介绍了作者在国际 ISO SC32标准MMFI for Ontology Registry研究中的应用成果.最后给出了 HL7领域本体与元模型设计的应用.本体元建模为语义服务计算的实现,提供了一条可行的路径.

业务应用软件框架的一种分析方法

为了开发成熟的、可重用的软件框架和组件 ,提倡尽量地抽出和组入软件模式 .讨论了基于软件模式的面向对象软件开发方法 .在分析业务应用领域需求规格的基础上 ,给出了软件框架的分析方法和基本角色模型 ,抽出了框架的体系结构分析模式、基本角色类及其结构并设计了数据存取的“抽象工厂”模式 .该方法适用于应用框架和软组件的开发 .

一个可构造的反演状态模式

为了构造可扩充、可配置、可控制的状态模型 ,提出了一个可构造的反演状态模式 .基于体系结构的反演模式和角色对象模式 ,讨论了状态设计模式中结构和行为的反演方法及其手段 ;给出了其反演模式体系结构的元级和基本级对象结构 ;使用 MOP(meta objectprotocol)规程给出了元级和基本级的关系 ,讨论了反演状态模式的元对象反演到基本级对象群的“截取和求精 (interception和 reification)”机制 .此外 。

角色Use Case:UML的一个更加完全的分析方法

根据角色模型 ,讨论了一个更加完全的 U ML角色 U se Case分析方法 .提倡使用角色的视点定义和分析UML Use Case,使用概念的角色 Use Case模型定义和分析系统的需求 .提出了运用 AOP和角色 U se Case法的求精 (refine)、实现 (realization)和反演 (reflection)的 3R机制与 U ML相结合 ,跨越系统分析和设计之间的鸿沟 .为开发可构造、可扩充的开放式软件系统提供了一些方法和手段 .

面向服务的语义互操作性技术及其标准

面向服务的软件工程面临新的挑战。促进互联网环境中松耦合式服务资源之间的互操作性行为协作,是实现服务资源深度共享与按需服务的关键。文章对服务虚拟化的关键技术:可用资源的服务互操作性封装方法、虚拟化服务组织的互操作性聚合的基于本体的RGPS元建模方法、虚拟化服务管理的互操作性元模型框架及其注册与存储管理、虚拟化服务本体及其与RGPS关联呈现等进行了研究。对研究的互操作性元模型框架(MFI)及ISO系列标准工作新进展进行了介绍。

面向对象的可视知识研究

1.前言人们对知识的认识和积累可以说是从可视的'形'开始的.在对图形、图象认识的基础上通过抽象知识的同时,我们不应该忽视可视知识的研究.而且,可视知识的利用十分直观、直接、自然、有效.

角色模型化:一个软件模式知识级的建模方法

Based on dominant degree of role model among the viewpoints for object oriented modeling process,this paper presents a graphic notation of role model,and dissertates that role modeling is a modeling method for software pattern at knowledge level. After gaving some examples for modeling analysis pattern and design pattern at knowledge level using role model ,this paper presents the process for refining design pattern from role model to class model and event trace diagram of UML. In this paper,we advocate the opinion that role modeling before object modeling of UML. Through combining role model and UML ,we construct a more comprehensive modeling method for object-oriented modeling process.

大数据表示与服务的语义互操作方法及其标准

云计算是解决大数据价值服务问题的最佳方式。大数据的可表示问题、大数据相互关联及其规律的刻画和分析，基于领域主题知识的大数据特征抽取、约简、关联发现、虚拟化管理和按需价值服务选择问题等也得到越来越多的重视。大数据是一种资源而不是服务．关键是发掘大数据的价值服务。无论是结构化还是非结构化大数据服务的分析和处理过程．其关键是分析大数据之间的协作关联．让大数据能协作服务。因此，必须为大数据服务的互操作赋予语义，并在服务交互中产生服务价值。然而，

SOKM/L语言在JSD知识表示与利用中的应用

Jaekson系统开发方法(Jackson Sy-stem DeveloPment)JSD是1980年M.A.Ja-ckson提出的结构化软件系统设计方法。 JsD的基本观点是软件系统的设计应该反映现实世界。

软件开发知识描述语言SOKM/L的研究

前言 [1]提出了软件开发知识表示与利用模型SOKM,但仅用它仍无法描述软件开发的知识,必需研究对应的知识表示和利用语言及其支撑系统。本文依据SOKM,提出了软件开发知识的面向对象(Object-Oriented)的O-O范例和面向逻辑(Logic-Oriented)

面向对象的软件原型化可操作模型OPM

基于OMT(Object Modeling Technique),面向软件原型化领域,提出了可操作模型OPM(Object-Oriented Prototyping Modeling)。OPM是在对象模型OM(Object-Model)之上的一种二维的模型化方法,纵向,功能对象的APO抽象与继承的自顶向下模型化机制;横向,功能对象的有穷状态机中,状态对象的AKO抽象与继承的逐步细化的模型化机制。OPM通过当前状态对象的转换、消息授受来描述系统行为,原型化深度通过上述二维的对象模型化粒度来刻划,并给出了OPM应用的具体例子。

软件开发过程的控制结构的研究

本文依据软件开发过程是软件的观点,首先讨论了它的控制结构与数据结构的含义;通过对过程模型和它的宏观结构的分析,给出了它的构造原理及3种基本控制结构,即正则结构、回溯结构、并行结构;在此基础上,我们讨论它的控制的复杂度和描述的完备性问题;最后通过软件开发过程中的活动和 JSD 方法的活动描述,给出了控制结构、控制流的实例.

软件开发活动的基本控制结构的研究

本文依据软件开发过程是软件的观点,首先讨论了它的控制结构与数据结构的含义;通过对其宏观结构的分析,给出了软件开发活动的三种基本控制结构,即正则结构、回溯结构、并行结构;在此基础上,讨论了它的控制的复杂度和描述的完备性问题;最后,给出了实例。

软件开发知识的表示与利用模型SOKM

引言软件开发过程中的产品信息和过程性信息的研究是提高软件生产率和软件质量的重要任务之一。相应地,软件开发过程中的说明性知识和动态的过程性知识的表示和利用是研究知识处理型软件工程的基础性工作,而这一工作的关键是知识表示与利用的研究。

一种基于情境推理的语义Web服务发现方法

传统的语义Web服务发现方法,由于受到用户所处的情境因素的约束,所发现的服务很多不能满足用户的情境期望.文中提出了一种基于情境和推理规则的Web服务发现方法,使用该方法可以得到适宜用户情境的Web服务.分别建立了用户情境本体和Web服务情境本体来描述情境信息,建立了用户情境和Web服务情境之间的推理元规则,提出了相应的推理算法,并基于该算法实现了情境推理模块.实验结果表明,与现有语义Web服务发现的方法相比,文中方法能够在增加合理的时间开销的前提下为用户提供更加准确的服务查询结果.

基于复杂网络的软件复杂性度量研究

软件开发者对于日趋复杂的软件系统的理解和控制越来越困难,传统软件工程正接近其复杂性和可扩展性的极限.复杂性使软件开发困难,质量难以保证.复杂网络理论的最新研究成果,为软件复杂性度量提供了新的数学基础.讨论了软件复杂性的形成原因和度量方法,介绍了目前复杂网络与软件复杂性结合的研究工作.探讨了基于复杂网络的软件结构复杂性度量方法,提出一种结合复杂网络和演化算法的软件演化复杂性度量模型.

面向领域标签辅助的服务聚类方法

Web服务数量的激增对服务发现提出了更高的要求,服务聚类是促进服务发现的一种重要技术.但是,现有服务聚类方法只对单一类型的服务文档进行聚类,缺乏考虑服务的领域特性和服务标签的应用.针对这些问题,本文首先使用本体辅助的支持向量机和面向领域的服务特征降维技术建立服务的特征内容向量,然后使用一种标签辅助的主题服务聚类方法 T-LDA建立融合标签信息之后的隐含主题表示,并利用归一化方法消除通用主题的影响,综合上述方法建立一个面向领域标签辅助的Web服务聚类方法 DTWSC.实验结果表明,该框架能够提高针对不同类型的服务文档的聚类效果.与LDA、K-Means等方法相比,该方法在聚类纯度、熵和F-Measure指标上均具有更好的效果.