医疗诊断本体自动生成系统的研发

本体是概念化的明确的规范说明,其目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解。确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇（术语）和词汇间相互关系的明确定义。传统的手工本体建模是一项耗时费力的繁杂工作。研发一个面向医疗诊断领域的本体自动生成系统,主要是对电子病历进行分析挖掘．构造医疗诊断本体．为今后的医疗诊断智能系统的开发建立知识基础．     

一种基于语料库和互信息的本体学习方法

提出了一种应用中文自由文本作为知识源的本体构造方法,将采用该方法分词后得到的词汇分别计算,进而得到在样本文本和日常语料库中的出现概率估计值,将二者对比得到出现频率的显著性指标,由此自动识别并提取领域用词汇,再应用互信息分析识别领域词汇之间的结合特性.它可自动建立可能的领域本体词汇及词汇之间基本关系的集合,同时还可构造出基于领域词汇和它们之间结合度的领域词图,为进一步进行人工本体构造提供方便的可视化界面.该成果可为实现大规模基于内容的知识管理提供自动化/半自动化本体支持.     

一种基于本体的辅助诊断治疗方法

以医学领域本体为基础,为了在医疗领域获取知识优势,结合机器学习技术,采用基于信息熵的属性加权方法结合基于实例的方法对病例进行分类,提出了一种基于本体辅助诊断治疗的方法。对相关工作进行了分析比较,给出了一个辅助诊断治疗心肌梗塞的例子,以说明该方法的有效性。与一般的医疗诊断方法相比,具备更良好的共享能力和扩展能力,可提高辅助医疗诊断、治疗的准确性。最后给出了结论和下一步工作。     

基于本体的机械工艺知识库构建方法

提出一种基于本体技术的机械工艺领域工艺知识库构建方法。首先对机械领域工艺知识进行了定义和分类,然后利用本体技术实现了工艺知识库定义与构建,并通过网络本体语言实现了工艺知识本体库的描述。该方法可以实现工艺知识的规范明确描述,并在一个较高的平台上提供知识重用和系统架构。     

基于领域本体的方剂知识获取与研究

中医方剂知识获取是计算机实现自动知识管理的前提。计算机本体理论技术是构建专业领域模型的主要方法,能够有效挖掘中医药领域存在的大量隐性知识。文中以中医方剂为切入点,依照中医学科体系特点,设计语义与学科相结合的分类体系与概念关系,明确描述方剂基本概念。提出一种基于领域本体的知识构建方法,对选取的方剂知识进行形式化表示,并运用Protégé完成了清热解毒方本体的实现。实验结果表明,该方法可以在一定程度实现中医领域的知识获取。     

基于知识图的领域本体构建方法

提出了一种基于知识图的领域本体半自动构建方法。以《知网》为语义知识资源,知识图为语义表示方法,采用成熟的软件工程流程,最终构建出的领域本体具有结构明确、语义清晰的特点。对于在其上的语义网、信息抽取等应用提供了有效支持。介绍了本体的概念、设计的准则、建模的流程,并对未来的本体的移植性进行展望。实验结果表明该方法在不确定性知识处理上优于传统本体构建方法。     

基于叙词表的领域本体构建方法研究

提出了一种利用现有术语丰富的叙词表构建领域本体的方法,该方法可以减少构建领域本体的工作量.通过基于<农业科学叙词表>构建果树学领域本体的实例,对一种基于叙词表的领域本体构建方法的设计过程进行了详细叙述,该方法分为3个阶段,即领域本体的信息收集和分析、领域本体的详细设计、领域本体的表示,其中详细设计是核心,该阶段将叙词表中出现的核心词汇、语义关系转化到本体中,并补充了更丰富的语义关系.     

基于本体的医疗信息搜索技术

针对医疗信息联合搜索中存在的问题,提出一种基于医疗领域本体的多信息融合搜索方法。该方法采用信息抽取技术自动构建本体实例,运用医疗领域本体对用户查询请求进行语义处理,同时实现了基于该方法的原型系统。实验结果表明,该原型系统能有效返回多种相关信息,从而说明了本体在多信息融合搜索方面的重要性。     

面向语义的本体构建方法研究与应用

在传统信息检索方式下,由于信息资源缺少统一的语义描述,使得用户难以查到与其所需的相关资源。知识本体是共享概念模型的明确形式化规范说明,能够以一种明确的、形式化的方式来表示领域知识,提高异构系统之间的互操作性,促进知识共享。本文对基于语义的本体构建进行分析研究,提出面向语义的本体构建方法,并针对功能性纺织品的具体领域进行本体和信息检索相结合的应用研究。     

结合编辑距离和Google距离的语义标注方法*

提出了一种在领域本体指导下对网页进行语义标注的方法。该方法利用编辑距离和Google距离从词语的语法和语义两方面综合度量词汇与本体概念之间的语义相关度,从而在网页与本体之间建立映射关系。此外,对网页进行语义标注后,利用标注结果对本体进行有效扩充,使本体更趋于领域化。实验结果表明该方法是行之有效的。     

Verifying ontological commitment in knowledge-based systems

An ontology defines the terminology of a domain of knowledge: the concepts that constitute the domain, and the relationships between those concepts. In order for two or more knowledge-based systems to interoperate—for example, by exchanging knowledge, or collaborating as agents in a co-operative problem-solving process—they must commit to the definitions in a common ontology. Verifying such commitment is therefore a prerequisite for reliable knowledge-based system interoperability. This article shows how existing knowledge base verification techniques can be applied to verify the commitment of a knowledge-based system to a given ontology. The method takes account of the fact that an ontology will typically be expressed using a different knowledge representation language to the knowledge base, by incorporating translation into the verification procedure. While the representation languages used are specific to a particular project, their features are general and the method has broad applicability.     

Decision support system for in-flight emergency events

Medical problems during flight have become an important issue as the number of passengers and miles flown continues to increase. The case of an incident in the plane falls within the scope of the healthcare management in the context of scarce resources associated with isolation of medical actors working in very complex conditions, both in terms of human and material resources. Telemedicine uses information and communication technologies to provide remote and flexible medical services, especially for geographically isolated people. Therefore, telemedicine can generate interesting solutions to the medical problems during flight. Our aim is to build a knowledge-based system able to help health professionals or staff members addressing an urgent situation by given them relevant information, some knowledge, and some judicious advice. In this context, knowledge representation and reasoning can be correctly realized using an ontology that is a representation of concepts, their attributes, and the relationships between them in a particular domain. Particularly, a medical ontology is a formal representation of a vocabulary related to a specific health domain. We propose a new approach to explain the arrangement of different ontological models (task ontology, inference ontology, and domain ontology), which are useful for monitoring remote medical activities and generating required information. These layers of ontologies facilitate the semantic modeling and structuring of health information. The incorporation of existing ontologies [for instance, Systematic Nomenclature Medical Clinical Terms (SNOMED CT)] guarantees improved health concept coverage with experienced knowledge. The proposal comprises conceptual means to generate substantial reasoning and relevant knowledge supporting telemedicine activities during the management of a medical incident and its characterization in the context of air travel. The considered modeling framework is sufficiently generic to cover complex medical situations for isolated and vulnerable populations needing some care and support services.     

基于本体的军事装备知识建模及分析

针对本体建模过程中不同受众具有不同应用需求的问题,结合本体建模七步法和软件开发螺旋模型提出基于需求的螺旋反馈法.首先,明确领域知识范畴和用户需求,进行本体总体设计;其次,领域专家依据本体构建原则评估知识体系;再次,组装知识体系模型,定义本体属性,创建实例,完成本体详细设计;最后,用户评估反馈,进行新一轮的增量迭代,直至...     

专家视图与本体视图的语义映射方法

由于本体具有强大的知识表示和推理能力,本体已经在很多领域得到了广泛应用.然而,本体的深入应用还面临着很多深层次的共性语义映问题,已有的本体建模方法仅仅提出了一些简单的指导原则和基本步骤,使得知识工程师仍然无从下手.在基于领域专家知识构建领域语义知识库时,针对领域专家知识中的一词多义、多元关系和安全需求等3类共性语义映射问题,从5个方面展开了深入研究,提出了相应的语义映射方法,总结了10条本体建模约定.最后构建了一个完整的应用案例,并对所提出的5类语义映射方法进行了评价.     

产品配置领域本体学习方法研究

针对大多数本体构建工具只支持手工构建,造成本体构建效率极低、工作量大、容易出错、知识的动态及时更新和维护困难等问题,提出一种领域本体自动构建的框架系统,通过对企业已有数据库及相关领域中大量的知识进行本体学习,实现配置领域本体自动（或半自动）构建,给出不同数据源结构中的本体概念抽取、概念间语义关系抽取等关键技术。     

电子学习系统中的知识表示与知识发现模型研究

领域本体提供了丰富的概念集,是领域知识共享的基础。讨论了电子教学系统中课程知识体系的组织与本体表示方法,构造了基于领域本体的知识发现模型,阐述了基于领域概念对相似性的本体映射过程,实现了基于单元知识的电子教学资源的灵活共享。     

基于本体的分布式实例推理技术研究

为了克服单一实例库知识的局限性,实现分布式环境下多数据源的知识重用和共享,提出了一个分布式实例推理系统框架.系统通过本体服务器建立和维护实例库之间的本体知识,其中基本本体为知识的表示提供了全局约束和基础,实例推理服务器可以在基本本体框架下定义领域本体来灵活表达各自的领域知识,而本体目录则为知识的检索提供了向导.本体的引入解决了不同实例库之间知识的互理解和互操作性,能够有效地实现多实例库的协同推理.系统采用Web Service技术构建,是一个开放的系统框架,具有很强的可扩展性.     

基于多层领域本体的知识表示通用模型研究

随着复杂信息系统涉及的知识领域越来越广泛,传统的基于领域本体以及基于关键词的知识表示模型,当处理多领域异构知识的共享与重构时,表现出异构信息有效组织及准确检索的不足。针对此问题,提出了基于多层领域本体的知识表示通用模型,借鉴顶层本体提供的上层语义知识,整合各领域的本体知识,并详细分析了由顶层本体、上层本体、应用本体、实例本体组成的多层领域本体的各层本体的构建流程。仿真实验通过与基于传统领域本体以及基于关键词的知识表示模型的对比分析,分别于一个以及多个领域知识的视角下,验证了基于多层领域本体的知识表示通用模型的有效性。     

Adapting domain ontology for personalized knowledge search and recommendation

This paper presents research on the development of a domain ontology adaptation system for personalized knowledge search and recommendation that adapts a suitable domain ontology according to the previous browsing and reading behavior of users (i.e., usage history log). An adaptive domain ontology can satisfy the future requirements of users and promote use value. In developing the system, a domain ontology adaptation model is first designed. Based on the designed adaptation model, a methodology for domain ontology adaptation is developed. Subsequently, a domain ontology adaptation system is implemented with an illustrative example of securities trading. Finally, a system evaluation for user satisfaction and a methodology evaluation are conducted to demonstrate that the developed methodology and system worked efficiently.     

基于模糊UML的装备保障知识建模方法

装备保障业务需求建模是装备保障信息系统研发的重要环节,准确描述业务概念和关系是获取高质量需求分析产品的重要前提。然而,该业务领域中用户目标、业务效果等核心要素常包含模糊或不确定信息,容易引发系统研发各方的需求理解偏差,从而给系统后期的设计、开发带来巨大隐患。针对上述问题,首先从装备保障领域知识建模出发,挖掘本领域核心知识,构成装备保障领域知识本体,在此基础上借助UML建模语言MOF层扩展机制,引入模糊评估属性和建模元素,进而形成一种可用于该领域信息系统业务建模分析的领域特定建模语言。该建模语言对领域内存在的明确和模糊需求信息同样具有良好的表达能力,便于系统研发各方在信息系统需求分析阶段达成共识,进而为准确捕捉装备保障业务需求提供技术支持。