Jena推理机制及应用研究

提出将本体理论应用于装备数据库集成。在分析比较常用推理机的基础上,重点研究了Jena的结构与推理机制,开发了基于Jena数据库集成原型系统,实现了基于语义的信息查询。

基于Jena的土地适宜性评价本体知识库构建研究

通过对本体知识推理原理的探讨,针对构成本体知识库的本体知识模型与知识规则,完成了土地适宜性评价任务本体与评价知识规则的构建。作为研究重点,以基于AHP的评价因子权重评定方式实现了评价因子权重规则的定义,以指标分值评定的方式实现了评价规则的定义;依据Jena规则语法进行相应规则的形式化表达,实现评价知识规则的获取与存储;以福建省典型亚热带水果荔枝的种植适宜性评价为应用目标,结合本体知识库的构建,实现了应用系统的开发。案例系统的正常运行验证了本体知识库构建方法的有效性。

基于Jena的电影素材领域本体构建及推理研究

在电影素材数字化和大数据环境下能够快速准确地检索到目标电影素材,实现电影素材的自动关联,减少人工干预成为快速语义检索和智能推荐的研究重点。为了解决该问题,提出了一种基于Jena的电影素材领域本体推理模型。在电影领域专家的参与下抽取电影素材相关术语和概念,然后根据OWL语言规则,利用本体建模工具Protégé构建电影素材领域本体,并进行了语义公理和自定义规则的推理,描述了本体概念、属性相互之间的关系及本体构建和推理的细节。建立了一个基于Lucene影视素材的检索查询系统,进行了基于关键字查询和拓展查询。结果表明,该本体推理模型可以很好地对电影素材的知识进行表示,支持基于语义推理的智能查询,并且有较高的效率。

基于Jena的应急预案名称本体构建及其推理

通过构建相关领域的本体来实现语义检索是当下一个研究的热点。此文通过对应急预案名称进行分析,构建了一个与名称检索相关的本体模型图,根据owl语言规则,使用Jena在内存中生成了该本体,在此基础上配置了推理机,进行了语义公理和自定义规则的推理,并详细描述了本体构建和推理的细节,验证了本体在推理和信息检索中的作用及实现方式。

网络环境下基于Jena的规则推理方法研究

分析本体、本体描述语言、Jena推理机制,研究并实现基于本体推理过程的方法。对RDF本体模型的推理是重点。RDF以三元组模型描述网络资源。首先利用知识本体对应用领域建立语义模型,得到领域相关的知识结构,然后添加领域资源的RDF描述。领域知识结构和RDF描述结合在一起形成知识库,再根据RDF蕴涵规则进行有限形式的推理。建立了旅馆、饭店领域的RDF模型,并藉此模型进行推理。

Jena智能推理查询中的自定义规则构造方法研究与应用

介绍推理查询的相关概念,分析Jena中通用规则的不足以及自定义规则的必要性,提出设置自定义规则的构造方法。最后,设计SPARQL查询规范来实现相关的自定义推理规则。

基于Jena的移动应用领域本体模型推理研究

针对如何向用户提供高质量的移动个性化服务问题,该文提出一种基于Jena的移动应用领域本体模型推理机制.首先,在分析移动上下文和网络应用特点的基础上,采用网络本体语言OWL建立移动应用领域本体模型;其次,以三维虚拟试衣应用为例,利用Jena推理引擎和自定义推理规则对移动应用本体模型进行推理,发现模型中本体类间隐含的关系.实验结果证明,该机制能够在一定程度上提高移动个性化服务质量.

基于Jena的计算机学科知识领域的本体推理系统的研究与应用

为了提高检索中的查全率,提出了一种以计算机学科知识的语义检索为应用背景的基于Jena的本体推理模型,建立了一个基于Nutch的面向计算机学科知识领域的检索查询系统。结果表明,该本体推理模型可以很好地检索出计算机学科课程的同义、近义和上下层相关的概念,并且语义推理达到了部分智能,在一定程度上提高了查询服务质量。

基于Jena推理的SCORM个性化测试系统

针对目前在线测试系统普遍存在的试题彼此孤立、不能根据测试状态动态调整测试、测试评价机械单一、测试结果不能反映学生知识体系等方面的不足,将本体技术和Jena推理机制引入到SCORM在线测试系统中。根据SCORM测试资源对象构建本体知识体系,并根据知识体系动态构建测试策略。并在测试过程中,使用Jena推理引擎实时提供测试决策,测试结果以知识体系的形式展现,以满足学习者个性化测试的需求。

基于本体不确定性推理的故障诊断

针对航空维修行业内不同角色企业故障诊断知识、系统、资源的分散、封闭、异构等原因导致的故障知识不易共享、重用的问题,采用本体来构建故障知识库;并设计其本体知识模型结构,以表达故障现象与故障结论间存在的不确定性关系;进一步编写相应的推理规则,设计基于本体的不确定性推理系统。以飞机发动机故障诊断为例进行了验证。

Hierarchical decision-making system for real-time freeway incident response

The artificial intelligence technique is used to generate a freeway incident response plan. The incident response framework based on rule-based reasoning, case-based reasoning and Bayesian networks reasoning is presented. First, a freeway incident management system （RK-IMS） based on rule-based reasoning is developed and applied for incident management in the northern section of the Nanjing-Lianyunguang Freeway. Then, field data from the two-year long operations of the RK-IMS are analyzed. Representations of incident case structures and Bayesian networks（BNs） structures related to incident responses are deduced. Finally, the k-nearest neighbor （k-NN） algorithm is applied to calculate the similarities of the cases. The preplan generation and the control strategy by integrating the k-NN algorithm are also developed. The model is validated by using incident data of the year 2006 from the RK-IMS. The comparison results indicate that the proposed algorithm is accurate and reliable.

煤矿掘进工作面本体模型智能推理研究

通过对煤矿掘进工作面情境信息抽象分析,构建了井下掘进工作面本体模型,根据已有的煤矿安全生产规程制定相应的推理规则,应用基于Jena的语义推理机制以及自定义的本体规则对该模型进行检索和推理,得出了井下本体模型中隐含的危险信息。最后实现了利用Jena推理机对煤矿掘进工作面本体模型中实例及概念的查询和推理。

一种基于本体与关联规则的煤矿安全监控预警模型

为了解决煤矿安全监控系统中的可靠性较差、信息管理混乱,以及产生的海量监测数据利用率较低等问题,提出了一种新的安全监控预警模型。利用本体对煤矿安全监控领域的信息进行系统化组织,使其便于共享与重用;利用关联规则技术对海量监测数据进行挖掘,得到大量隐藏的可用于预警的推理规则;将煤矿安全监控本体及推理规则与 Jena 推理机进行绑定形成具有推理机制的安全监控预警模型。利用该模型对实时数据进行推理实验,验证了该模型有效。结果表明,结合了本体与关联规则技术的煤矿安全监控预警模型可有效地整合监控领域信息,并在一定程度上提高了预警的效率和准确率。

基于本体的构件功能检索的设计与实现

目前,基于构件的软件开发已经成为软件工程研究领域和软件开发实践过程中越来越重要的内容。在构件的描述与检索中引入本体,可以更好地表示构件间的语义信息,同时使得构件过程描述与检索成为可能。在研究基于本体的构件描述基础上,设计并实现了构件功能检索过程,为使用构件进行软件开发的用户提供了一种按照所需功能进行构件检索的方法,同时,由于利用知识语义上的匹配,为查全率和查准率提供了更好的保证。

数据质量约束规则的本体描述及推理研究

针对数据质量中约束规则描述的语义复杂性、快速提取等问题,引入本体技术描述数据质量约束规则等要素的语义关系,提出了元本体的思想,对数据质量领域的核心词汇进行了提练,并依据相关标准,构建了与领域无关的数据质量元本体模型。在应用中,特定领域可根据需求将该元本体模型实例化为用于描述本领域的数据质量本体,不仅解决了数据质量领域词汇共享与明确描述问题,而且使数据质量复杂约束规则语义描述得以解决。同时,以石油领域数据为例,依据提出的质量本体元模型实例化出石油领域的质量本体模型,定义了各种推理规则,并基于Jena推理机验证了构建的数据质量本体的合理性,极大地提高了数据质量评估中约束规则提取的效率。

EXPRESS向OWL2本体模型自动转换研究

为解决EXPRESS向本体转换中存在通用性差、缺乏映射规则的形式化和自动转换等问题,在不依赖领域情况下,提出两种语言间映射的形式化规则和自动转换算法。该映射规则和算法实现了基于EXPRESS的石油勘探开发国际标准数据模型(Epicentre)向本体的自动转化。采用Jena推理验证了所构建的Epicentre本体的准确性、完整性和一致性。结果表明,该映射规则与自动化算法的有效性和普适性。

层叠推理机的设计与实现

在充分理解现有本体推理机的相关技术基础上,提出一种层叠推理机,研究层叠推理机的设计和实现方法。在实验中运用了Pellet推理机和Jena的自定义规则,实现了本体的语义推理。实验结果表明,该方法能够弥补传统推理机中采用单一的语义推理技术所引起的不足,比单一的推理机更有效地挖掘出本体中包含的隐藏信息。

智能IETM语义检索系统设计与实现

通过对IETM智能化语义检索方法的探讨,提出了一种基于Jena推理的IETM智能化语义检索方法。分析了当前IETM系统检索方法存在的不足,提出了语义检索是实现IETM智能化的有效途径。详细阐述了Jena语义推理的基本原理。最后,设计了基于Jena推理的IETM智能化语义检索方法,该方法根据输入检索语义检索条件在IETM领域本体库中进行Jena推理获得语义扩展的检索结果;根据语义扩展后的检索结果在CSDB中进行检索,获得最终结果。所提方法较好地满足了IETM系统中海量领域知识的智能化检索和用户多样性需求的要求,强调了检索的查全率和查准率,有效地克服了传统的关键字检索模型存在的语义缺失问题。

基于网络课程本体的语义查询推理系统

针对网络课程知识点相对孤立、共享性与重用性差、学习资源查找困难、不能提供个性化服务等问题,提出使用基于本体查询推理的解决方法,设计了检索、查询和推理的功能模块和工作流程,并综合运用了Jena和SPARQL实现了相应的原型系统。通过具体的课程本体进行测试,验证了该解决方法的有效性和可行性。该系统能够将网络课程知识内容有机组织到一起,达到共享、重用的效果,可以提供个性化的学习服务,为进一步开发智能化的网络课程平台提供了条件。

煤矿主要工种本体构建及安全规则推理

目前煤矿领域本体侧重于对事故的预测,尚无针对煤矿作业人员操作安全性的本体研究。为及时发现作业人员的危险操作来为作业人员提供安全预警,提出了一种煤矿主要工种本体构建及安全规则推理方法。根据煤矿实际生产状况,将煤矿生产中的作业人员、操作设备、操作方法、地点、环境、事故和状态等信息形式化表示,利用本体语言构建了覆盖采煤系统、掘进系统、机电运输、地质测量、通风瓦斯、综合防尘和选煤厂等多个生产系统的煤矿主要工种本体。根据煤矿领域专业文献中的安全生产规定,基于Jena自定义规则语法制定了安全规则,并基于安全规则实现对煤矿主要工种本体中作业人员操作安全性的推理。实验结果表明,基于煤矿主要工种本体及安全规则来判断作业人员安全状态有效可行,为煤矿安全生产提供了一种辅助保障手段。