Construction of Domain Web Classification Ontology Based on Suggested Upper Merged Ontology

Aiming at the problem of merging heterogeneous semantic taxonomy emerged in Web information integration, a method of building Web classification ontology （WCO） has been proposed. A WCO that is logically consistent with the suggested upper merged ontology （SUMO） is defined, together with axioms needed to classify Web pages. WCO can be used as a foundation of merging heterogeneous semantic taxonomy, and could be used to support Web information integration and classification based Web information retrieval.

基于SUMO的交通网格决策本体层次模型设计

交通信息资源的合理集成是提高智能交通系统性能的有效手段。为集成交通网格上异构信息与不同领域本体,利用网格作为智能交通系统的信息资源存储与协同工作平台,利用本体作为智能交通系统资源表示和信息描述的基础,提出了基于SUMO的交通网格决策本体层次结构,论述了异构信息获取机理。实例证明此模型有利于交通信息资源的整合利用,并为基于网格的智能交通系统的决策支持及与网格上其他系统之间的开放式协作奠定了语义基础。

应急资源本体模型研究

针对应急资源在知识表示与理解中存在的语义冲突问题,将本体技术引入领域知识表示,提出一种通用的应急资源概念模型。以SUMO为上位本体,从应急资源的管理和应急资源的配置使用两个方面构建应急资源本体模型(emergency resource ontology model,EROM),为应急管理和应急资源共享提供语义层次的统一表达和理解。

应急预案体系本体模型(EPSOnto)及应用

应急预案是处置突发事件的重要依据,应急预案体系提供应急预案编制及修订指南。目前我国的应急预案体系建设存在描述不一致和异构性等问题。针对上述问题,采用语义网的本体技术,构建了应急预案体系本体模型,该模型以SUMO为上位本体,从预案体系主体、预案体系客体和体系组成等方面构建应急预案体系的概念、关系、函数、公理和实例五元组本体模型,并以天津市应急预案体系为应用实例对EPSOnto模型进行验证。

基于本体的概念间语义相似度计算方法研究

基于SUMO(Suggested Upper Merged Ontology)[1],提出了一种计算两概念语义相似度的语义距离方法。根据该方法实现了一个计算平台,将计算结果同人类的主观判断进行了比较,验证了概念语义相似度计算方法的有效性。该研究成果拟在正研发的语义数据库本体集成部分得到应用,也可以为本体的其它相关研究提供一定的技术基础。

论GFO的基本框架及顶层本体比较研究

介绍顶层本体GFO(general formal ontology,通用形式化本体)的基本概念和框架,及其他3种主流顶层本体——SUMO(推荐上层合并本体)、DOLCE(语言学和认知工程的描述本体)、BFO(基本形式化本体)。并在总体架构和适用范围、对客观世界的理解等方面进行比较,对兼容性、结构化程度和可扩展性、成熟度及开放度等方面进行评估,认为GFO可以满足构建中医药领域本体上层框架的基本要求。

中文地名本体模型研究

地名信息与人们日常生活息息相关,存在于各行各业,在行政管理中不可或缺。结合地名学与空间地理的研究成果,参考地名分类与类别编制规范,构建了基于SUMO的地名本体模型,表达不同领域的地名信息。该模型可表示地名的历史演化、空间关系、行政区域,作为地名引擎的知识描述模型,可进行空间查询与推理。以地名本体模型为指导,构建了地名知识库和规则库以及语义地名搜索引擎。