基于SWRL的应急案例库的知识表示及推理方法研究

针对当下在公共社会领域中突发应急事件的信息量庞大,难以为应急决策系统提供快速支持的热点问题,深入研究了基于SWRL的应急案例库的知识表示以及推理方法。首先定义了应急案例库中的相关概念,并采用语义上具有较强能力的OWL(Web Ontology Language)作为应急案例库Ontology构建的基础。然后引入SWRL(Semantic WebRule Language)来进一步构建应急案例库的规则机制并改善OWL在推理能力方面的不足。最后运用SWRL推理规则与Jena推理机对应急案例库中的规则进行了进一步的整合与推理现实。仿真结果验证了SWRL推理规则的有效性与正确性。

基于Ontology的应急知识库的知识表示

针对应急知识库的构建与知识表达中的结构化知识表示问题,采用RDF/OWL技术及Protégé本体编辑工具构建了应急知识库,设计了基于Ontology的应急知识库语义模型.结果表明该应用研究能够为应急知识库中知识的表达提供良好的技术支持,也可为后续的知识推理工作奠定基础.

AOP技术在数据交换与共享系统中的应用

针对数据交换与共享系统通用模块存在代码冗余的问题,引入AOP技术,对系统通用服务进行代码植入操作,实现了AOP框架在数据交换与共享系统的应用.试验结果证明,AOP技术能够有效减轻系统负担,提高系统的时效.