基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。

基于领域本体的软构件检索

为了提高刻面分类检索软构件的查准率,结合领域本体,提出了支持自然语言检索的软构件检索过程模型。该模型抽象了领域知识,形成领域本体库,用于匹配用户检索使用的自然语言,提供领域内一致认可的检索术语。该术语然后与软构件描述库中的软构件描述术语进行匹配,进而从软构件库中检索软构件。软构件描述库采用了刻面分类方法。ATS软构件检索实验结果表明,较之于传统的刻面分类方法,该检索策略既提高了检索精度,又增强了检索的灵活性。

基于本体的农业问答系统研究

随着Internet的迅速发展,其信息容量呈爆炸性增长,但信息的庞杂无序也给人们更好地利用信息带来了困难。为此,提出了一种基于本体的农业FAQ分类方法,并以此为基础设计了一个农业问答系统。实践证明,此方法在农业常见问题集问答系统中具有较强的实用性和灵活性。

基于本体实现网页规则分类的方法

探讨一种新的文档分类方法——基于本体的规则分类法。该方法首先根据分类体系建立每个类的本体,然后根据本体和规则对网页的主要标记信息进行分类。实验表明,这种方法比Rocchio分类法查全率略低,但查准率较高。

基于本体的垂直搜索引擎分类索引模型设计

为了改善基于关键词的垂直搜索引擎查全率低和相关排序效果不佳的缺点,提出了基于本体的垂直搜索引擎分类索引模型。设计了一种基于领域本体的分类体系,实现了基于该分类体系的细粒度文本分类,并将分类信息写入索引,增加了索引的语义信息。在lucene原有索引结构的基础上,重新设计了索引的逻辑结构和物理结构,使类别信息和关键词信息合理融合,形成分类索引。最后提出针对该索引的检索算法,并举例验证了该模型的有效性。

面向一体化设计的高超声速飞行器变参建模方法

为本体-控制一体化设计提供有效模型,有助于解决高超声速飞行器控制与外形优化问题。针对直接基于非线性模型进行一体化设计难度大和采用简单的线性模型无法反映飞行器在大包线飞行的动态特性的问题,本文提出面向一体化设计的高超声速飞行器变参代理建模方法,为高超声速飞行器本体-控制一体化优化设计提供精确的本征模型。该方法是包含建模与模型校验的一套完整流程,通过参数分类决策减小建模过程计算量,最终建立包含飞行条件、本体特征等多参数的线性变参代理模型。将提出的建模方法应用于参考飞行器,仿真验证了所建模型能良好表征原对象的非线性特性。

智能辅导系统的本体知识库的设计和实现研究

本体论是近些年来知识工程一个新的研究领域。为了有效地组织一种面向教育的知识服务系统———智能辅导系统中知识,本文试图把本体论应用于知识库的设计中,通过知识分层和分级,实现知识库的结构化,提高智能辅导系统的运行效率和问题求解能力。首先介绍了智能辅导系统的原理和结构,接着阐述了本体的理论基础:概念、构建元语、本体模型、构建原则,然后设计了“题目理解”本体、“题目求解”本体,用DAOK语言实现,从而使得知识库结构化和形式化。最后指出系统进一步需要完成的工作。

采煤机设计知识本体表示研究

采煤机设计知识种类繁多,合理表示设计知识,是采煤机智能设计的关键技术之一。为实现采煤机设计知识的共享和重用,提出一种基于改进七步法的采煤机设计知识本体表示方法。通过分析采煤机设计过程,以过程知识为核心,划分设计知识类别,提取关键术语,定义类和类的属性约束,完成采煤机设计知识本体建模。在本体模型基础上,研究设计知识存储方法,构建知识库系统,实现采煤机设计实例查询与扩充。以采煤机截割部设计知识系统构建为例,验证了该方法有效可靠。

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。

Enhancing Domain Knowledge with Semantic Models of Web Documents

The paper considers the problem of semantic processing of web documents by designing an approach, which combines extracted semantic document model and domain- related knowledge base. The knowledge base is populated with learnt classification rules categorizing documents into topics. Classification provides for the reduction of the dimensio0ality of the document feature space. The semantic model of retrieved web documents is semantically labeled by querying domain ontology and processed with content-based classification method. The model obtained is mapped to the existing knowledge base by implementing inference algorithm. It enables models of the same semantic type to be recognized and integrated into the knowledge base. The approach provides for the domain knowledge integration and assists the extraction and modeling web documents semantics. Implementation results of the proposed approach are presented.

语义轨迹建模与挖掘研究进展

语义轨迹是时空轨迹和语义信息融合的产物。除了含有时空信息以外,语义轨迹包括移动对象自身的运动状态(如速度、方向)、环境(如气温、空间拓扑关系)和社交关系(如好友关系、社交活动)等多方面信息。挖掘语义轨迹可以深入地发现个体或群体移动行为的意图、习惯、情感等高阶语义内容,从而深层次发现个体或群体移动行为的模式、关系和规律等。因而,相较于时空轨迹,语义轨迹在语义性、解释性、可行性等方面更符合决策分析应用的实践需求,具有更重要的研究意义和应用价值。本文对语义轨迹挖掘的关键技术进行了综述。首先,介绍语义轨迹的基本概念,并且根据语义元素类型的不同总结了4种常见的定义形式。其次,归纳了语义轨迹建模的基本阶段,包括预处理、轨迹分段和语义富化。由于语义轨迹无法像时空轨迹那样从位置感知设备中采集获得,因此语义轨迹是通过建模技术得到的,主要通过将语义信息和时空轨迹相融合生成相应的语义轨迹。然后,介绍语义轨迹挖掘的主要任务,包括语义轨迹模式挖掘、语义轨迹聚类、语义轨迹分类、语义轨迹异常检测等。针对每一项挖掘任务,介绍了有关的基本原理和相关算法,总结了主要的关键技术和挑战。最后,探讨了语义轨迹挖掘现存的研究难点和未来研究方向。从模型定义、语义标注技术、多源数据建模等方面,讨论了语义轨迹建模的重要研究问题;从语义轨迹数据管理、分类和预测、流式数据挖掘、隐私保护、多粒度挖掘、评价方法等方面,探讨了语义轨迹挖掘的未来研究问题。

地理本体驱动的遥感影像面向对象分析方法

针对遥感影像面向对象分析技术存在的＂分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致＂问题,提出地理本体驱动的＂地理实体描述-模型构建-影像对象分类＂解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。