本体的查询与推理研究

现今,计算机网络被广泛应用于生活的方方面面,而从海量的信息中搜寻出人们所需要的还存在诸多问题,于是产生了本体的概念。而本体的查询和推理是基于本体的应用中重要的组成部分,研究的目的是为了使知识得以充分表达并且对信息的查询更加精确、完备。首先介绍了本体的概念并建立本体模型,然后用本体杳询语言SPARQL对已有模型进行查询并用SWRL对模型进行语义规则的扩充;最后介绍了Jena,并对本体模型进行推理,由此获得了更多知识。结论就足,在利用SPARQL和Jena进行查询与推理的过程中,推理将提高查询能力,而规则是提高推理能力的关键。     

本体的查询与推理机制研究

首先介绍了本体的定义并对其查询模型进行了探讨,然后在对已有的本体查询语言进行了比较和评价后认为,要充分利用本体的模式信息进行查询就必须提高查询的推理能力,重点对DQL(OWL-QL)的逻辑基础和推理机制进行分析,并提出本体查询语言的发展应该是在本体Web语言上进行语义规则的扩充。     

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。     

基于Jena的城市交通领域本体推理和查询方法

通过对城市交通信息进行抽象和分析,建立了城市交通领域本体库,并持久化存储到关系数据库。对比分析了基于Jena的语义推理机制及其所涉及的问题。构造交通信息的推理规则并在Jena平台下实现该领域基于语义的检索和路径查询功能,得出潜在的语义查询结果,给出了实现算法的描述和实验结果。为交通领域提高信息检索的查准率和查全率提供了一个有效的方法。     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

基于本体和规则的角色访问控制模型研究

针对角色访问控制的不足,本文提出一种基于本体和规则的角色访问控制模型,采用具有形式化描述能力的本体语言OWL DL和SWRL语言进行访问控制策略的描述和表达,实现基于规则的推理,从而弥补传统的RBAC模型的不足。     

课程知识本体建模及推理

以计算机网络课程领域为例,研究并实现本体建模,利用Jena对其进行解析与推理,构造推理规则,设计一个基于本体的课程资源查询系统,对其体系结构及功能进行描述。实验结果证明,该方法能够解决传统学习资源查询缺乏语义支持的问题,比传统的学习资源查询有更高的查全率和查准率。     

基于本体映射和规则推理的排课模型研究

对排课问题进行了描述,给出了解决排课问题的多种排课方法,并且对这些排课方法进行了分析和比较。在排课模型中运用本体知识创建了OWL排课本体,运用本体映射方法达到数据的同步,运用SWRL语法对本体进行约束,运用规则推理引擎JESS进行推理,结合排课算法给出了整体的排课模型架构。     

基于本体的教育资源推理查询原型系统设计与实现

针对当前教育资源库存在的通用性差和缺乏语义查询等缺陷,将语义Web的重要基础本体及其推理和查询技术应用到教育资源领域,实现一个基于本体的教育资源推理查询原型系统。利用本体构建方法及建模工具protégé,以数据结构课程为例,构建一个基于元数据标准的教育资源领域本体;制定教育资源领域本体知识点推理规则,提出改进的语义相似度算法;设计并实现基于本体的教育资源推理查询原型系统。通过实验验证,该系统的查全率与查准率均高于基于关键字的查询。     

基于工业消防本体的语义推理研究

针对消防领域中传统信息检索技术处理语义能力薄弱的问题,提出一种基于工业消防本体的语义查询方法.该方法将信息检索方式和语义Web技术结合起来,在工业消防本体的基础上,通过构造消防信息的推理规则,并在Jena平台下实现了工业消防领域基于语义的检索和查询功能.实验结果表明:相对于传统的基于关键词的检索方法,基于语义的检索方法能够解决工业消防领域中数据语义异构问题,提高工业消防领域信息检索的查全率和查准率.     

基于SWRL本体推理研究

随着语义Web的兴起,本体技术已成为计算机学科中的一个研究热点。在分析本体、Web本体语言OWL和语义网规则描述语言SWRL的概念和特点的基础上,利用MPEG-7标准中的视觉描述子来描述图像的特征,采用本体建立图像的语义特征,将SWRL引入图像情感识别领域,利用SWRL构建推理规则。通过建立图像的本体信息和推理规则,并用规则推理出本体中隐含的信息,实现图像情感识别,使计算机具有一定的情感推理能力。     

本体推理在智能照片管理系统中的应用

现有的照片管理系统缺乏自动语义推理和扩展功能。为此,提出一种基于本体的智能照片管理系统。该系统以FamilyAlbum本体模型为知识框架,对照片进行多源信息的语义标注,并利用SWRL规则对系统中现有的语义标注进行自动推理,从而扩展出新的语义信息,为照片的智能管理提供有效支持。通过OntoAlbum原型系统的实现,验证了该方法的有效性。     

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。     

利用语义网技术实现铁路交通的地理语义查询(二)——从关系数据库中创建本体与定义推理规则

介绍了根据SQLite关系数据库中的数据创建火车站点本体并生成OWL文件,分析了铁路交通的模糊查询和精确查询,定义相应的本体语义推理规则和SPARQL语句,使用Jena的推理机设计本体推理类,这一部分是实现铁路交通地理语义查询的核心工作。     

语义Web中的本体推理研究

从语义Web的基本概念开始，介绍了语义Web的层次结构；介绍了本体的基本概念以及用于本体描述的几种语言。用W3C推荐的本体描述语言OWL描述了一个本体实例，通过此实例对本体推理在本体建立中的冲突消解、描述优化、本体的合并和实例归类中的应用进行了研究，说明了本体推理在本体建立及本体应用中的作用。本体技术是语义Web的核心技术，所以建立和维护本体是语义Web中的主要工作之一，而基于本体的推理可以帮助建立和维护本体。     

基于本体和规则推理的GUI软件测试用例生成*

为了提高GUI软件测试用例的生成效率和可维护性,提出了一种基于本体和规则推理的GUI软件测试用例生成方法。首先建立一个通用的GUI软件测试用例本体模型,通过对其继承和实例化可获得具体被测软件的测试用例本体模型,同时开发反映测试数据生成和测试路径生成的测试用例生成规则。最后将基于OWL的测试用例本体和基于SWRL的测试用例生成规则导入Jess推理引擎,通过推理得到符合测试需求的、易于维护的测试用例子集。在核电站堆芯换料管理系统上的应用,验证了该方法的有效性。     

基于本体的强对流天气查询系统

在研究强对流领域信息查询的基础上,提出一个原型系统ontoWeather。该系统建立了气象强对流领域本体库,并构造强对流领域的推理规则。运用Jena实现该领域基于语义的检索功能,得出潜在的语义查询结果,为气象领域提高信息检索的查准率和查全率提供一个有效方法。     

ApplicationOntology本体构建及SPARQL查询研究

针对当前智能手机应用安全知识等信息的共享及复用问题,采用本体技术实现了智能手机应用本体APPO (ApplicationOntology)的建模。首先,利用本体描述语言OWL(Web Ontology Language)对APPO中的概念及概念之间的关系进行知识表示,建立了一个语义表达准确的领域本体。其次,利用本体查询语言SPARQL实现基于RDF三元组的各类相关查询。最后,在此基础上,借助本体推理机制进行了推理研究,并结合实例,验证了研究内容的可行性和实用价值。     

面向语义信息查询的模糊本体模型

针对领域知识建模时的模糊性、不确定性与信息查询时的局限性,提出一种基于模糊控制规则的模糊本体模型。利用基于模糊聚类的本体机器学习方法构建模糊控制规则库,通过计算模糊相似矩阵得到模糊概念的语义关联,对词汇相关概念进行语义分析与扩展获取模糊概念间的本质语义关系,实现基于模糊概念属性值的信息查询与语义共用。实验结果表明,该模型在语义查询上有更完善的推理机制,能有效获取语义信息。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.