基于本体的概念设计产品信息建模

研究概念设计产品信息建模,实现设计知识的共享和重用.分析了概念设计产品信息表示的F-B-S框架,提出了基于本体的概念设计产品信息建模方法,克服了F-B-S框架不能表达前后关系角色的意图和层次模糊的缺陷,能够满足信息语义的一致性要求;功能、行为和结构等信息按域存储,可实现产品信息的共享和复用.     

装备指挥训练模拟系统可组构性研究

从分析可组构性仿真研究现状入手,结合装备指挥训练模拟特点,分析了装备指挥训练模拟系统（equipment command training simulation system,ECTSS）可组构性的实质,总结了实现装备指挥训练模拟系统可组构性过程中面临的问题;以可组构性仿真理论为指导,提出实现装备指挥训练模拟系统可组构性目标的4种途径：为系统建立一致的军事概念模型,构建柔性的体系结构,建立可重用的仿真资源库和建立通用、标准的数据表示、交换和存储机制。     

本体语义检索系统

基于关键词匹配的检索方法存在不足,使用分布式大数据处理技术,基于本体对用户输入的查询关键词进行查询扩展,利用Lucene针对扩展后的关键词进行检索,按照语义相似度将检索结果排序后返回给用户。实验表明,基于本体的语义检索系统在查全率和查准率两个方面均优于传统检索方法。     

基于频域分析的共振特性的仿真研究

以MATLAB6．5为仿真平台，利用控件工具的传递函数和频响函数模拟振动系统，并对振动系统的共振特性进行仿真分析。     

语义网自适应学习系统中领域本体的构建

为了学习者适应学习系统,创建相关学科的领域本体,发挥语义网的作用。根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要,提出了基于语义网构建的自适应学习系统,为人们的学习提供了非常有效的支持。在描述自适应学习系统、语义网和本体相关知识的基础上,以一门课程为例进行了领域本体创建的实践,为自适应学习的实现奠定了基础。     

管理信息本体需求中间件平台模型

为彻底解决在Internet环境下因管理信息本体需求更为多样、动态和不确定所导致的管理信息系统开发成本高、效率低、周期长等问题,运用集合空间运算和数理逻辑推导的方法,给出了管理信息系统“知识-表-谓词”三元组构架,将管理信息本体需求中的功能和业务相分离,建立了一套针对管理需求的语义描述体系和语用实现机制,通过有限的谓词演算序列对管理信息系统状态集进行推演,达到用户满意的程度.该语义描述体系和谓词演算有限集基于二维关系表集,与具体的领域业务无关.     

基于领域本体的答疑网格系统

目前我国答疑系统隶属于某个教育平台各自开发,导致资源重复建设;各个系统之间也不能有效互操作导致系统间资源无法共享和统一协调管理.本文从资源共享和易于建设的角度出发,提出基于领域本体的答疑网格系统,文中给出系统的体系结构,详细阐述答疑流程,探讨了关键技术及算法,并分析系统特点及优势.     

一种改进的形式化本体模型研究

基于对象、属性、类及其之间的4个主要关系,即实例关系、属关系、抽象关系和区分关系,提出一种本体三角形模型.该模型符合人的抽象思维过程,其核心机制是抽象原理.采用一阶逻辑等值演算形式化定义该模型结构,根据实体及其关系分析其约束机制,论述相应公理,解释一些重要推论.这种形式化本体理论系统描述了分类学,为实现本体框架奠定了基础,可用于实现知识推理.     

基于领域本体的Web服务发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的基于关键字的服务发现机制UDDI缺乏语义支持,搜索效率低。据此该文研究基于领域本体的Web服务发现技术,对发布服务和请求服务都采用OWL-S描述以支持基于语义的服务搜索能力,并且提出了一种基于图匹配的Web服务发现算法。试验结果表明服务发现方法在查准率和查全率方面都要优于UDDI。     

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。     

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。     

FODA：一种面向特征的领域分析方法

领域工程是创建重用构件的活动 ,它强调对领域模型和体系结构的系统的创建。领域分析是寻一个领域中的相关信息进行识别、收集、组织和表示的过程 ,是领域工程的起点和最重要阶段。介绍了由软件工程组织提出的FODA领域分析方法 ,利用这种方法为领域分析定义了一个过程 ,并为将来的使用创建待定的产品 ;同时介绍了FODA的概念以及它的两个基本阶段     

A general simulation model developing process based on five-object framework

0　INTRODUCTIONAsimulationmodelisarepresentationofthecon structionandworkingofsomesystemofinterestandtheresultisoftenusedfordecisionmaking .Ifthesimulationmodelisnotanaccuraterepresentationoftherealsystemitwillresultinsignificantfinancialorsocialcosts .Thepeopleaffectedbydecisionsbasedonsuchmodelsareallrightlyconcernedwithwhetherthemodelanditsresultare“correct” .Thisconcernisaddressedthroughmodelverifi cationandvalidation[1] .Differentparadigmsthatrelateverificationandvali dationtosimul…     

基于管理信息本体和需求功能构件的中间件平台

为提高管理信息系统开发效率、缩短周期、降低成本,构建了自含式、一体化的中间件系统平台模型及其需求功能构件库.借助基于关系的、与具体领域无关的管理信息本体需求语义描述体系和谓词演算有限集,可以脱离底层的操作系统和程序编译环境,快速实现和全面覆盖企业级应用的设计、开发、集成、部署、运行和管理,实现异构信息系统之间的信息资源共享.基于管理信息本体和需求功能构件的中间件开发方法,能够使中间件系统迅速逼近终端应用的管理信息系统.     

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.     

基于本体的机床设备资源共享机制

为解决机床资源共享中资源表述、存储及与加工任务匹配等关键问题, 提出基于本体的机床资源共享机制。 采用本体对机床资源进行语义化表述,增强其人机可读性。采用分布式数据库HBase对机床本体信息进行存储,以高效存取为目的设计HBase表格,实现对机床本体信息的存储及高效查询。提出基于加工任务的机床资源查询策略,实现加工任务与共享资源的有效匹配。在存储大量机床实例至数据库的条件下,以车削加工任务为例进行验证,通过提交该任务至该资源共享平台,获得适合该任务的车床列表。结果表明,建立的机床本体模型及提出的资源信息存储方案和资源查询策略能够满足资源共享的需求,验证共享机制的可行性和有效性。     

基于本体的产品功能建模研究

功能设计是产品概念设计中极为重要的环节,功能设计的关键技术是产品功能模型的建立.将本体论的原则和方法引入面向产品概念设计的产品功能建模过程中,建立了面向概念设计的产品功能本体模型,并提出了以功能本体为基础的建立产品功能结构的方法.功能本体定义了功能空间中的概念性词汇以规范说明和限定功能空间,使表达产品功能知识的术语标准化,实现了产品概念设计领域中功能知识的规范化,从而有效地共享功能知识和实现功能知识的“可重用性”.     

基于本体的需求模型到UML模型转换方法

基于本体的需求建模能够保证需求描述的正确性和完整性,但最终得到的应用模型描述是基于应用本体的,不易于普通软件设计人员理解,无法直接成为设计时所需的需求规格说明文档.而UML语言已成为面向对象建模的实际标准.因此,将本体概念引入UML模型中,通过定义UML模型中的元本体,构建基于本体的需求模型到UML元模型的映射规则,在此基础上,设计并实现一种基于规则的图元自动转换工具,实现基于本体的需求模型到UML元模型的转换,为后期软件设计提供需求基础.     

结合本体论和统计方法的跨语言信息检索模型

为了更有效地提高跨语言信息检索的性能,结合本体论和统计方法的特性,提出一种混合的跨语言信息检索模型.在该语言模型的结构上,提出一种本体描述框架,构造了一个形式化的语言本体知识表示,通过典型语料学习,融合了语法、语义、句法等多元信息,建立了源语言本体知识库.在跨语言信息检索的实际应用中,利用本体表示,获得初始的检索文档集,再基于源语言本体知识库,对全部候选文档重新排序,以提高TopN排列的精确度.利用NTCIR-3Workshop中的中英文跨语言信息检索数据集对该语言模型进行了评价,相关实验结果表明,该方法取得了较满意的实验效果.