不一致本体精确调试的公理分割方法

本体调试是解决本体不一致问题的主要手段。现有的本体调试方法能够求解出本体不一致性的一组冲突公理集合,删除这些公理可使本体恢复到一致状态。然而,简单地删除这些冲突公理不可避免地会造成本体信息的损失。为了解决这个问题,采用公理分割的思想,对冲突公理集合进行分割,基于分割后的公理集再次进行调试。该方法能够保留与不一致性无关的本体信息,从而避免了信息损失的情况发生。实验结果表明,在各种类型的实验本体上,所提出的精确调试算法在留存度与调试时间两方面都比类似相关的算法取得较好的效果。     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

基于互补概念和搜索图的MUPS求解优化方法

本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,对于本体工程具有很重要的意义.本文结合互补概念与基于术语集的搜索图提出极小不可满足子术语集求解的优化方法.首先,通过判断扩展的术语集是否包含互补概念,确定该子术语集是否需要进行概念可满足性检测,可以有效减少推理机的调用次数.接着,根据术语集扩展过程构造一个术语集搜索图,分别采用宽度优先搜索和深度优先搜索策略快速查找不可满足子术语集.该优化方法一方面减少了待测子术语集的规模,另一方面提高了查找不可满足子术语集对应的节点的查找效率.最后,实现了本文给出的各类优化算法并与现有的黑盒优化算法进行了比较.实验效果表明,本文方法从推理机调用次数和待测术语集规模方面均优于现有的MUPS求解方法,能够有效提高求解术语集MUPS的效率.     

基于几何相交测试的机器人路径规划算法

针对机器人路径规划问题,提出一种基于几何相交测试的路径规划方法.该方法首先搜索位于当前路径点到目标点连线上的首障碍栅格;然后结合贪婪法、回溯法和邻域搜索策略从障碍栅格邻域搜索下一个路径栅格;接着从新的路径点出发迭代搜索后续的路径点,从而确定从起点到目标点的路径;最后对得到的最好路径进行路径点合并以提高路线的连贯性.实验结果表明,新方法规划的路径性能优于其他同类算法,路径呈现出更好的连续性,规划时间能满足实际应用的要求.     

同心圆策略下机器人路径滚动规划遗传算法

该文提出了一种新颖的全局静态环境未知时基于同心圆策略的机器人路径滚动规划遗传算法.该算法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后基于遗传算法根据当前机器人视野域信息和目标点规划出一条临时的导航路径,机器人沿着该导航路径前进一步,再由遗传算法重新规划新的导航路径.机器人导航路径不断进行动态修改,使机器人沿着一条...     

回归测试中路径覆盖生成方法研究及其应用

基于边覆盖的路径覆盖估测法可获取用于回归测试用例选择的数据信息,但存在估测精确率不高、对重叠路径的识别能力差以及循环结构对可执行路径数目的影响等缺陷.针对这些缺陷,提出一种新的路径覆盖生成方法来获取程序执行的路径信息,该方法包括CFG图到DAG图的转换和还原、利用DFS深度优先策略构造DAG图的chord生成树等,然后设计了基于该方法的测试数据集生成方法.最后,对该方法进行实验验证和数据分析,证明了该方法的有效性.     

基于感染球策略的传感器网络移动代理路由算法

基于感染球策略提出一种移动代理能量有效路由算法(EEMAA),该算法利用感染球来缩小移动代理寻找及修复最优路径的范围,进而降低网络的寻路能耗;同时,还提出一种最优路径局部修复策略,该策略能在保留原有最优路径大部分信息的基础上,对最优路径作出局部修复.仿真实验表明,该算法在寻找最优路径时能避开剩余能量少的节点,使网络中各节点的能量呈整体性衰落,且在失效节点附近能快速修复最优路径.     

基于模糊势场法的移动机器人局部路径规划

针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状态机的模糊势场法。构造基于人工势场的虚拟目标点法来解决局部极小点问题,在合适的位置设置虚拟目标点使机器人逃离局部极小点区域。将虚拟目标点法与模糊控制相结合,对障碍物环境进行预测,及时避障,解决机器人在复杂环境中采用虚拟目标点法规划路径时存在的路径过长问题。设计一个有限状态机来判断障碍物环境,执行算法转换策略,使改进算法适用于多种复杂环境。所设计算法在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,该算法能够使机器人逃出局部极小点、缩短规划路径。算法不仅适用于简单、离散环境,在传统算法运行困难的、复杂的环境中,例如墙型、U型和多U型障碍物环境,也能规划出可行的优化路径。     

双代号网络路径的矩阵查找法

针对双代号网络信息系统中特定的路径查询问题,提出了一种矩阵式快速搜索算法.该算法模拟人脑寻找路径的思维过程,首先针对实际问题建立基于先验知识库的双代号网络工序矩阵、关联矩阵与权数矩阵.在路径搜索过程中,利用知识库中的信息剪去不可能的搜索路径,构造出简化的查询路径,并给出通解,从而大大提高路径的搜索速度.最后,结合实例验证了该算法的实用性和快捷性.     

一种基于改进冲突搜索的多机器人路径规划算法

针对智能仓储环境下多载位自主移动机器人集群拣选-配送路径规划问题,提出一种改进型基于冲突搜索的多智能体路径规划算法.在模型方面,采用多载位机器人替代KIVA机器人,建立以最小化拣选-配送时间以及无效路径比为目标的数学规划模型.在算法方面,首先,提出一种基于优先级规则的多智能体冲突消解加速策略;然后,设计基于动态规划的单机器人拣选序列优化算法;最后,设计考虑转向惩罚的增强A*算法搜索机器人最优路径.实验结果表明:所提出模型与KIVA系统相比有较大优越性;所提出算法能够有效缩短拣选-配送时间、减少无效路径时间.     

基于概念R-MUPS的本体调试方法

通过定义不可满足概念间的覆盖关系,发现MUPS和MIPS之间的内在关联,从而引出不可满足概念的R-MUPS;给出并证明不一致本体术语集中至少存在一个不可满足概念的R-MUPS就是该术语集的MIPS;利用这一结论,提出基于有序标签演算的R-MUPS算法,采用深度优先遍历原则合并分支计算R-MUPS,同时缓存覆盖概念集合,加快MIPS的求解,实现本体调试.通过概念扩展树与概念R-MUPS算法的等价性,证明算法的正确性并分析其复杂度.最后,利用自动生成本体、现实本体及其扩建本体的数据进行全面测试.实验结果表明:基于R-MUPS的MIPS求解方法能够高效、准确地完成本体调试任务.     

MINI——一种可减小变更影响范围的本体演化算法

本体演化会影响依赖本体的服务,使其重新修订和重新部署.面对同一变更需求,不同演化实现方法造成的影响范围差别很大.当前的本体演化研究主要集中在如何实现变更需求以及维护变更前后本体的一致性,对于如何降低演化影响范围关注甚少.文中提出了一种可以有效减小变更影响范围的本体演化算法MINI.该算法首先分析了本体实体和服务之间的依赖关系并提出了量化变更影响范围的数学公式.根据这一公式,MINI算法将本体演化过程转变为图的启发式搜索过程,通过搜索一条影响值最小的变更路径来减小本体演化的影响范围.实验结果表明,MINI算法导致的平均变更影响范围大大小于现有的本体演化算法.该算法已在某实际项目中得以应用和验证.     

管理信息系统安全性本体建模和验证研究

目前管理信息系统虽然提高了企业管理效率,但是对安全管理仍缺少有力的支持,缺乏对企业信息系统安全生产管理的能力验证。文章鉴于企业安全管理和本体建模所共同要求的标准性和通用性,以船舶修造企业为示范领域遴选出安全管理领域的权威标准;依据其并采用“七步法”进行本体建模,抽取概念和关联,建立包含面向领域知识的公理集;最后对船舶修造企业信息系统的安全基础管理能力进行了验证,结果表明文章提出的方法可以对企业管理信息系统进行安全性能力验证,可以完善和提高企业信息系统的安全管理能力。     

多维关联规则扩展本体规则过程中的一致性维护*

提出了将本体规则和关联规则的一致性维护映射到样本空间中解决的策略。通过对基于样本空间的一致性规则模型的建立和证明得出基于规则的一致性判则,并在此基础上设计了基于本体的多维关联规则一致性维护算法MARCMAO,最终得到了基于本体的具有一致性的关联规则集。基于茶叶病虫害预测本体的实验结果表明,该策略具有较高的可行性和有效性。     

信息网格中基于本体的Web服务动态集成和重构

基于语法的Web服务资源组织和管理策略不能满足信息网格中服务请求多样性和信息关联的需要.提出了一种基于本体的Web服务动态集成和重构策略(Web service dynamic integrating and constructing,简称WS-DIC).该策略以本体及其推理能力为核心,复用信息网格中已有服务,生成优化重构路径集合完成服务集成,满足请求多样性和信息关联的需要.通过对该策略的抽象和形式化描述,讨论了动态重构和集成规则,并设计了动态重构和集成算法.模拟实验表明,与传统的全文检索和数据库查询方式相比,该策略可以按照用户请求,通过服务重构集成,满足请求多样性并准确、全面地获取关联信息.     

Extracting a justification for OWL ontologies by critical axioms

Extracting justifications for web ontology language (OWL) ontologies is an important mission in ontology engineering. In this paper, we focus on black-box techniques which are based on ontology reasoners. Through creating a recursive expansion procedure, all elements which are called critical axioms in the justification are explored one by one. In this detection procedure, an axiom selection function is used to avoid testing irrelevant axioms. In addition, an incremental reasoning procedure has been proposed in order to substitute series of standard reasoning tests w.r.t. satisfiability. It is implemented by employing a pseudo model to detect “obvious” satisfiability directly. The experimental results show that our proposed strategy for extracting justifications for OWL ontologies by adopting incremental expansion is superior to traditional Black-box methods in terms of efficiency and performance.     

基于本体的多智能体Internet动态路由研究

在Internet路由方面,传统采用的点对点或广播方式不能满足网络信息传输的效率要求,而采用组播方式缓解这个问题的相关研究大多为静态方法,不能很好地解决Internet提出的动态问题。为了实现高效率、自适应的Internet动态路由策略,在多Agent技术和本体论知识基础上,提出基于本体建立开放式多智能体Internet动态路由结构框架的思想。建立了基于多Agent的体系架构,并使用主体开发工具Protégé描述Internet主动路由的概念主体和任务主体模型,以支持Agent之间的知识共享和通信。根据该体系架构建立基于多Agent的Internet路由控制与分析系统(Multi—Agent Internet Routing System,MAIRS)。通过与相同实验环境下NS2的仿真结果进行比较,表明这个结合多Agent技术和本体方法的体系结构能够满足Internet路由的动态性和互操作性的需求。     

一种在DL-Lite中计算本体最小不可满足保持子集的算法

在本体工程中,寻找不可满足概念或角色的本体最小不可满足保持子集是一个重要的研究课题,因为它可以提供一些有用的信息用于处理本体的不一致任务,比如分析本体、调试本体、修改本体等.现有的方法主要面向推理复杂度很高的高表达能力描述逻辑(DL).针对低复杂度描述逻辑DL-Lite,通过分析DL-Lite中不可满足概念或角色所具有的特点,提出了一种有效地计算DL-Lite本体中不可满足概念或角色的本体最小不可满足保持子集的算法.最后将算法与当前最有代表性的算法进行了比较,结果表明所提出的算法对于DL-Lite本体来说是有效的.