基于Protégé的矿床成因类型本体推理判别方法——以中低温岩浆热液型金矿床为例

中低温岩浆热液型金矿床分布范围广,规模大,数量约占中国金矿床的65%,是中国矿产金的主要来源。在找矿过程中,不同矿床类型对应不同的找矿方法,确定矿床成矿模式能够为找矿提供理论支撑,并且能为矿产勘查和预测提供理论指导。鉴于此,结合勘查区找矿预测理论,对中低温岩浆热液型金矿床的本体构建和推理机制进行研究。利用Protégé本体建模软件,完成对矿床的本体建模,基于SWRL推理规则语言,定义矿床成因类型的推理规则,设计了一套面向矿床类型判别的本体推理机制,利用HermiT推理机完成推理。经大量试验,提出了矿床成因类型本体推理判别方法,其在金矿床成因类型判别方面具有较好应用效果,并可广泛应用于其他矿床成因类型的判别。

基于本体推理的智能合约漏洞检测系统

随着区块链的不断发展,基于以太坊的智能合约越发受到各界的广泛关注,但随之而来的是其面临着更多的安全威胁。针对以太坊智能合约的安全问题,出现了各种漏洞检测方法,如符号执行、形式化验证、深度学习等,但现有的检测方法能检测到的漏洞类型大多不全面,缺乏可解释性。针对这些问题,设计并实现了针对Solidity高级语言层面的基于本体推理的智能合约漏洞检测系统。该系统先把智能合约源码解析为抽象语法树,再进行合约信息抽取,利用抽取到的数据信息构建智能合约漏洞检测本体,并使用推理机进行本体推理。实验选取了其他检测工具与本系统进行对比,并使用这几种工具对100份智能合约样本进行检测。实验结果表明,所提系统的检测效果良好,能检测多种类型的智能合约漏洞,并能给出其漏洞的相关信息。

本体推理在知识检索中的应用

介绍本体在知识检索中的作用,对语义网规则语言(SWRL)和Protégé-OWL API的使用进行详细介绍,利用Protégé-OWLAPI和SWRL实现本体概念的推理操作。通过领域本体进行实验,对结果进行分析,为进一步应用提供参考。

产品设计知识服务中本体推理技术应用

针对产品设计知识服务过程中服务方案结构的正确性得不到保证以及服务匹配模型不能全面表达用户语义需求等问题,提出了将本体推理技术与产品设计知识服务过程相结合的方法。采用本体公理推理的方法对服务需求层级结构进行一致性检查,保证了服务方案结构的正确性。建立了SWRL规则库并设计了推理机对需求模型中的隐含关系进行推理和挖掘,丰富了服务匹配模型的语义,使得服务匹配模型可以充分全面地表达用户的知识需求。最后,在某军用车辆知识服务系统中对该方法进行了应用,验证了该方法的有效性和可行性。

当前主要本体推理工具的比较分析与研究

通过对当前一些主流本体推理机详细的分析研究,得出本体推理机的一般系统结构,在介绍三个典型的推理机系统(Pellet,Racer,FaCT++)后,从系统功能,用户和开发者三个不同角度设计并实现一套比较不同本体推理机的测试方案,实验证明测试方案是可行有效的,最后总结当前本体推理机存在的一些问题和未来发展趋势。

基于Jena的唐卡领域本体推理

考虑了唐卡的内涵和外延、分类边界、分类粒度以及各个类、实例之间的关系,采用Protégé平台构建了唐卡领域本体。在此基础上,导入推理规则库并创建了信息模型本体,基于Jena构建了适用于唐卡领域本体中的推理规则库,实现了唐卡领域本体中概念之间、实例之间间接关系和隐含关系的推理。最后,以唐卡中具有特殊意义的法器为例进行了推理和查询,验证了推理规则的有效性和合理性;以释迦牟尼为例查询了其直接描述和间接关系,从而实现了基于语义的唐卡知识库的查询。

本体推理机及应用

随着语义web的迅速发展,基于本体的应用越来越多,本体推理机的应用也越来越为重要。本体推理机可用于推理和查询语义,是实现语义Web的关键技术之一。介绍了本体推理机及其分类、结构以及相关技术,介绍了几种典型的本体推理机;分析了本体推理机的应用及其发展的趋势。

一种基于本体推理的业务特征获取方法

在业务数据采集领域中,针对采集数据项不能自动获取的问题,提出一种利用本体推理的业务特征获取方法。在方法中,首先用Racer推理机消除业务本体中存在的OWL语义冲突,采用JESS推理机消除业务本体中存在的SWRL语义冲突,然后通过本体解析获取明显业务特征,并基于本体业务模型设计隐含业务特征获取规则,获取隐含业务特征,最后结合业务本体生成业务采集数据项集合。实例仿真结果表明,改进方法能够实现自动化的业务采集数据项获取过程。

D-S证据理论和本体推理互补的活动识别方法

有效的活动识别是智能辅助的关键。结合D-S证据和本体推理,提出一种互补结构的活动识别方法。该方法通过在证据理论和知识库之间建立对应关系形成互补,既解决了异构数据之间的知识共享,又对本体推理的规则冲突进行了处理,提高推理结果的准确性。通过复杂活动实例在原型系统中的应用,验证了该方法的可行性和有效性,并且能够有效地提高活动识别准确率。

基于本体推理的中西药物相互作用自动发现研究

目的:通过构建中西药物相互作用本体,利用本体推理工具自动发现中西药物相互作用。方法:基于用药安全规则及药物相互作用原理,利用本体语言构建疾病治疗的中西药物相互作用本体。设计本体推理工具的自定义规则,实现从药物相互作用到药物使用风险的推理。结果:药物相互作用本体构建及推理方法可用于发现中西药物联用可能发生的风险和风险预警提示,减少中西药物联用导致的不良反应。结论:中西药物相互作用本体及本体推理研究可为中西药物相互作用研究提供思路与方法,为临床医生联用中西药物提供参考。

基于本体推理的物流配送系统的构建

为了利用本体推理技术实现物流配送环节的自动化决策,设计并实现了基于本体推理的物流配送系统。以化学品为例,展示了所构建系统执行配送操作的具体过程。同时,为了验证系统的有效性,设计并执行了针对化学品的配送对比实验。实验结果表明,构建的物流配送系统与常规的业务配送系统相比,能有效地提高物流配送的效率,且具有较高的配送准确率。

基于描述逻辑本体推理的语义级中文校对方法

近年来中文校对技术虽然在字词级和语法级层面取得了较好效果,但是对于语义级层面研究相对薄弱,目前相关研究都有一定局限性.提出利用本体技术将中文文本中的语义内容提取出来转换为结构化本体,再与正确的领域背景本体库融合,通过描述逻辑推理机来判断提取的语义内容的逻辑一致性,并将检测出的逻辑一致性错误映射为中文语义错误.此方法在政治敏感错误等领域进行了测试,与其他相关研究相比,具有语义查错的透明性、语义模型的完整性、语义推理的智能型等优势.

基于证据理论和本体推理的井下环境评估

针对煤矿井下生产环境复杂、环境参数多变等问题,给出一种以本体推理为基础,结合证据理论解决不确定性问题的井下环境评估方法。该方法采用本体对煤矿井下情境信息进行形式化描述,解决了异构系统之间的概念共享问题。然后运用改进的证据理论对本体推理规则进行整合,消除规则冲突,实现井下安全状况的综合评估。在本体模型和推理规则构建完成的基础上,选取200组数据进行试验验证。仿真结果表明,将改进的证据理论与本体推理相结合,准确率达到97.5%,证明该方法具有一定的可行性,并且有效提高了井下安全状况评估的全面性、可靠性。

语义Web环境中基于本体推理的协同标注

在已有的Web协同标注系统的基础上,通过对资源文档的标签进行共性分析以及上下文情境感知,以此来扩展标签的概念组,并将其与相关本体进行映射;利用本体推理技术来丰富标签的语义性,挖掘出文档隐含的语义信息,发现文档间所存在的内部关联,同时鉴别不同文档之间是否存在着伪关联,以此提高知识检索与知识推荐的准确性以及主体间的知识共享水平。

基于本体推理的水电站水工建筑物安全决策模型

为了更好地使用科学技术来指导水电站水工建筑物安全决策问题,本文引入本体的概念,提出了安全决策模型。通过OWL描述语言,构建水电站水工建筑物安全决策领域本体。同时,制定推理规则,对水电站水工建筑物监测数据进行推理,从而达到决策的目的,避免了决策过程中根据专家经验判断所带来的主观性影响。实验结果表明,此模型具有高效、智能化、语义性等特点,对水电站水工建筑物安全决策具有一定的指导意义。

用于离散数学知识检索的本体推理机的获取

通过对当前一些主流本体推理机详细的分析和比较,从系统功能,用户和开发者三个不同角度设计一整套本体推理机测试对比方案,实验证明测试方案是可行和有效的,根据研究结果推荐适用于教学的离散数学知识获取的本体推理机。

基于本体推理的在线评测系统网络连接模型

为了解决网络上不同系统之间连接的问题,提出了网络连接模型.针对网络连接模型中初始值无法由HTML解析器从页面中直接获取,提出了基于本体推理的解决方案,即通过对网页进行本体分析,构建网页的本体模型,然后在KAON2本体推理机中定义规则,推理出网络连接模型的初始值.实验以在线评测系统为例,结果证明,该方法具有很高的识别率,大大提高了网络连接模型的自动化程度.

基于本体推理演化的财经预测与分析

依托财经领域与知识工程专业研究人员的智慧,力求透过中国经济行业诸多市场要素,分析和总结市场经济大数据资讯信息的内在规律,构建财经本体库以及经济变动趋势预测本体推理规则库.利用本体推理技术将财经领域的专家学者的先验知识、经济发展客观规律制定成机器可识别与运算的本体推理规则,通过本体推理机进行经济趋势进行预测.

可编程本体推理工具比较与分析

设计了本体推理工具的评测指标、评测方法和评测系统,用于评测可编程本体推理工具(支持DIG和Jena接口)的推理准确性和性能.显示不同的本体推理工具在推理准确性和性能方面差别很大,因此在实际应用中选择本体推理工具时需要根据应用需求进行评估.

基于本体推理的故障信息关联及诊断应用研究

针对故障诊断专家系统本体知识库中的领域知识,以工程机械为实践范围,以混凝土泵车液压系统故障为探究对象,开展了使用本体推理技术发现故障知识间关联链接的研究以及引进并根据工程机械故障诊断的特点改进C-F模型的尝试,相应地设计了本体推理的结构层次、借助C#等语言编制查询界面以及制定了对模糊条件加入权重和匹配算法的新推理规则。通过分别进行实验测试,可看出利用本体推理的技术能够更有效地发现故障知识间的关联链接;同时,改进的C-F推理规则可以有效应对多重组合证据,二者均对优化推理过程、提高推理结果与故障实际的相符程度提供了帮助,具有一定的实际应用价值。