领域Ontology自动构建研究

利用自然语言处理(NLP)理论和技术方法对已有公认领域知识，如专业叙词表、专业辞典、专业教材或权威著作等进行重构利用，并借助领域专家知识，实现基于网络的知识采集与加工，建立起受限文本的Ontology自学习机制，从而实现领域Ontology概念描述体系的自动构建，最终有效地解决了Ontology的自动构建这一瓶颈问题，成功地探索出了一种较为理想、实用的理论与方法，为专业领域Ontology的自动构建提供理论依据及技术支持。     

扩展OWL处理模糊知识

为了解决模糊Ontology的表示和推理问题,本文结合网络本体语言OWL的特点,在模糊描述逻辑的基础上,构建了RDF/XML式的模糊算子和公理．用来表达Ontology中的模糊概念和模糊声明;提出了OWL到模糊算子的转换规则,统一了模糊Ontology中确定知识的表示方法．最后,利用新增模糊词汇和转换规则解决了视频提取领域的模糊知识表示和推理任务．     

基于黄金准则的农业领域本体概念有效性评估方法研究

本体作为表达知识的共享概念模型,已日渐成为人工智能和知识领域中一个重要的研究方向。为了客观地评估已构建好的农业领域本体,进一步地提升利用本体学习方法自动构建本体的效率,以茶树虫害本体为研究对象,提出了一种基于黄金准则的农业领域本体概念评估方法。该方法通过计算本体学习自动构建的本体概念与黄金本体概念的相似度,实现对农业领域本体学习的评估。     

面向问题智能处理的基元-因素空间模型研究

互联网已成为获取信息的重要来源，但仅依靠信息搜索引擎等现有技术仍难以从海量信息中智能化挖掘知识为解决问题服务，面向问题处理的互联网知识搜索的模型与算法等问题一直未得到有效解决.知识搜索引擎要实现智能化解决问题的服务，关键是必须研究面向问题处理的互联网信息的智能重构模型.基元-因素空间模型以可拓学基元理论、因素空间理论和智能知识管理理论为基础，交叉研究从互联网海量信息资源中抽取对象、属性和量值，重组互联网信息，自动构建领域基元的方法及从领域信息中挖掘特定问题的因素空间以获取领域知识的智能算法.在动态基元信息、专家经验知识与因素空间融合的模式与算法基础上，开发模拟仿真软件以验证动态知识基元及因素库协同进行互联网信息重组的理论与方法，为利用互联网生成解决问题的创新策略和研发新一代面向问题处理的知识搜索引擎提供理论基础和新的方法支撑.     

基于OWL的旅游领域本体的构建

利用本体可实现特定领域内的知识共享、重用和建模。针对目前网络旅游信息量大而分散,领域知识异构,计算机无法理解信息语义,致使网络无法为用户提供满意的旅游服务的情况,基于W3C推荐的(Web Ontology Language,OWL)本体描述语言,应用Protégé3.2辅助构建可被计算机理解的旅游领域本体,可为下一步旅游服务的语义标注,Jena的语义推理,及基于本体的旅游服务发现打下基础。     

基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法

现有方法在构建知识图谱过程中,由于忽视了对半结构化数据的处理,导致知识图谱构建精确性不高,且耗时过长,为此本文提出基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法。利用三元组抽取器实现海量文本数据源抽取,并提取其中的半结构化数据,同时剔除冗余数据。根据数据处理结果,利用数据采集功能选取适当的数据对象,作为知识图谱构建的文本数据源,并对数据源实行文本格式转换、分词和特征提取等规范化处理。分析得出数据的潜在语义,并绘制XTM可视化图谱,构成初步的知识图谱。挖掘该知识图谱中的已存知识,将潜在向量应用在信息推荐中,组成用户、评分与项目的三元组数据,采用图谱演进算法对评分、用户及项目进行预测,构建潜在向量模型生成多领域推荐,从而实现知识图谱的自动演进。实验结果表明,该算法具有更高的构建精确性,并且用时较短,说明该算法具有可靠性与实际应用性。     

基于Ontology的个性化元搜索引擎研究

文中提出了一种新的基于Ontology的个性化元搜索引擎系统模型，包括基于Ontology的用户描述文件的表达方法和自动隐式学习算法，以及基于Ontology的查询结果合成算法，全面地描述了系统三层结构以及用户个性化搜索处理过程。     

面向钻孔数据的层状矿体三维建模及其可视化

目的根据钻孔数据构建层状矿体三维模型.方法利用“断面-TIN-GTP（General-ized Tri-Parism）模型”,基于领域知识的快速层状矿体三维模型构建算法DK-Section2TIN,通过引入专家知识或经验交互式地修改勘探剖面图,构建矿体三维模型.结果通过实例说明矿体三维模型估算的矿产储量、品位估算与实际开采的误差很小,构建的矿体三维模型能够真实地反映矿体的空间分布状态,预测矿产储量、品位等.结论（1）基于领域知识的“断面-TIN-GTP模型”构建的矿体三维模型,能够将计算机的自动处理与专家的知识和经验相结合,实现了基于专家领域知识的交互式层状矿体的建模;（2）提出的层状矿体三维模型构建算法DK-Section2TIN,提高了层状矿体三维模型的构建速度,通过实际生产数据验证,构建的矿体三维模型能够真实地反映矿床的实际情况.     

一种移动Agent通信中本体信息调整方法

考虑通讯中的通讯效率和通讯时间两个重要指标,给出了具有自动调整移动Agent所携带本体的方法OAMAC(Ontology Alignment Model in Agent Communication)。该方法有两个特点:①Agent通讯实体中包含的概念采用本体方法进行描述,对本体做分层松散的社会性管理;②在需要对一个知识领域进行多次通信的情况下,提高了通信的可靠性,减少了网络流量和通信时间。     

UML类图模型到RDF(S)的映射方法的研究

在语义Web中,资源描述框架(RDF)用于实现Web上信息资源的语义描述,为本体层提供了表示语义信息的基础,统一建模语言UML作为面向对象的标准建模语言,研究从UML类图中提取领域知识将其转换为RDF(S),有利于克服直接在知识领域构建本体对专家知识的要求过高,减少领域专家的参与,便于本体的自动构建,有利于提高本体构建的质量和效率,对语义Web的开发实现有重要意义。在此通过对RDF(S)和UML类图模型比较分析,提出了由UML类图模型到RDF(S)的映射规则及算法。主要研究UML类图模型向RDF(S)映射的方法,将现有数据领域模型UML中的信息转换为RDF(S),实现RDF(S)本体的自动构建,提高本体构建的效率。     

基于WordNet与Wikipedia的平面几何本体的构建

针对目前本体构建中存在的如手工构建难以确保高效性和可扩展性,且自动构建难度大,可操作性不强等研究现状,提出了一种基于WordNet和Wikipedia的学科领域本体半自动构建方法。首先构建一个领域顶层本体,在此基础上,重用WordNet的结构,从深度上对其进行术语和术语层次的扩展;同时根据Wikipedia中的页面信息,从广度上对其进行术语间关系的扩展和术语的补充;并将该本体构建方法应用于平面几何领域。实验表明该方法能大大提高本体构建的效率,并在一定程度上保证了本体的质量。     

基于本体的海军军械保障知识库构建研究

针对当前海军军械保障领域知识资源定义不一致,以及由于资源及信息管理系统分散、异构现象而导致的知识难以共享的问题,引入本体方法进行海军军械保障领域知识表示研究,提出了海军军械保障知识库的构建方法,具体研究了海军军械保障领域本体、领域知识模型以及海军军械保障知识库的层次架构。     

一种动态的Web服务组合及其实现

随着Web Services的广泛流行,如何对Web服务进行有效的动态组合已经成为一种挑战。本文提出了一种基于领域本体的动态组合方法,该方法利用领域本体以及语义技术支持服务的自动发现、调用、组合,综合考虑了服务的语义支持、领域特性、服务的自动组合。在本文的最后通过实例验证了该方法的有效性。     

茶虫领域本体构建及其应用研究

主要讨论茶虫领域本体的创建及其在个性化智能信息检索系统中的应用,包括荼虫本体创建、茶虫特征概念抽取、信息检索三部分.依靠专家知识对茶虫进行分类,进而由软件Protege创建茶虫本体,完成对茶虫概念的抽取,探讨了基于茶虫本体的智能检索系统的设计.     

软件开发本体构建与模块化的应用研究

从本体概念出发,提出了软件开发本体构建和代码提取流程,对软件本体的模块化进行定义和分析,研究软件开发本体语义和模块间的逻辑关系,最后将本体模块化应用于协同制造企业中。实例结果表明:软件开发本体构建能提高领域知识共享度和信息的集成度,以及提高协同制造企业应用软件开发的自动化程度。     

基于本体与Prolog的平面几何定理证明

基于本体理论、本体模型等方面的研究,以一个平面几何定理证明问题为例,详细地描述了平面几何本体的构建过程、基于本体和Prolog规则的推理,及其在平面几何问题求解中的应用.实验结果表明,将本体应用于几何定理机器证明是一种行之有效的方法,该方法避开了以往的代数方法中多次反复判断的问题,更接近自然语言的描述,能明确地表达领域...     

领域本体构建技术概述

本体作为语义基础被广泛应用于信息检索、人工智能、语义网络和知识管理等领域。然而本体的构建和维护工作费时费力,影响了本体的广泛应用,本文主要分析了现有的几种经典工具,讨论了各自的特点,指出其存在的不足之处。     

信息抽取中领域本体的设计和实现

领域本体在信息抽取系统有着重要作用。该文介绍了本体、领域本体的基本概念,并探讨了领域本体与信息抽取的关系。提出了信息抽取系统中领域本体的设计准则和实施步骤,实施步骤包括领域本体需求分析、收集本体信息、构建领域本体框架、形式化编码、确认和评价等。在信息抽取原型系统中实现了显示器领域本体,并将该领域本体应用到信息抽取中的命名实体识别、抽取模式获取和主题概念提取等任务中,应用结果表明该方法、步骤是可行的。     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中,为提高概念格构建效率,将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简,然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格,最后根据修复定理修复约简概念格,得到完整的概念格。通过有关对萝蘼科植物的文本学习,得到一个萝蓐科植物领域本体。实验结果表明,引入概念格约简理论,概念格的构建效率提高70％,进而提高了领域本体构建的效率。