基于领域本体的构件自动化组装原形系统

介绍了领域本体的概念,分析了构件自动化组装的阶段和方面,给出了一个基于领域本体的自动化构件组装原型系统（ontology based automated assembly system,OBAAS）,介绍了系统整体框架,并对该系统的基于领域本体的构件分类引擎,构件检索匹配和构件接口匹配验证模块的实现思想进行了详细说明,给出了利用朴素贝叶斯分类方法在领域本体基础上对构件的分类的算法、基于领域本体的构件检索和匹配算法,以及部分数据结构的描述。     

基于语义的决策模型能力评估与选择方法

本体决策模型选择的最佳手段是使计算机在理解决策问题和决策模型自身能力的基础上进行.通过领域本体,决策问题和决策模型可以具备被计算机自动理解的形式化语义.在理解决策问题语义的基础上,系统可选择对应的求解模型类别并获取决策问题内在需求,进而根据对应的候选模型语义对其具备的能力进行评估,选择最适合于决策问题的决策模型.最后,实例分析结果表明了这种模型选择方法是有效且可行的.     

特定领域本体的构造方法

提出了一种领域本体构造方法OntoMerge,通过该方法构造得到领域本体,再利用领域本体对构件进行本体描述。基于本体、面向服务的构件描述,具有语义推理功能,能极大地提高构件检索的查全率和查准率,并为构件入库、检索、组装等工作奠定基础。     

基于森林转化为树的本体模块化方法

针对目前本体的构建效率低、重用能力弱的问题,研究了一种新的本体模块化方法——基于森林转化为树的方法. 将待建模领域逐层分解为若干个不可再分的子领域,对各个子领域分别进行构建本体模块;最后根据概念间的继承关系和《数据结构》中森林转化为树的原理,把若干个本体模块组装成一个模块化本体. 在大学领域本体的构建上,对该方法进行了验证,结果证明,该方法可有效的提高本体的重用能力,可为构建大型领域本体提供一条有效途径.     

基于构件的本体扩展工作流的构架研究与应用

几乎所有的行业都涉及工作流,用以协调任务之间的执行。由构件组成的工作流,可以提高系统的复用性,加快系统的开发和配置速度。但是构件之间句法语义的不同,决定了它们是不能直接组装的。论文提出基于本体扩展的工作流构件,使用本体来解决不同构件之间的元数据映射,并实现了基于构件的本体扩展工作流的框架,做出了具体实施。     

面向领域特征聚类的构件组装优化方法

Internet环境的开放、动态和难控等特点,使网构软件的构件组装问题变得十分复杂。提出了一种面向领域特征聚类的构件组装优化方法。通过引入本体分类和相似度比较方法,设计了一种基于划分的聚类算法,以实现基于领域特征的精确的构件聚类。通过对构件和链路的多维QoS指标的换算,给出了应用动态规划方法求解面向领域特征簇的构件组装全局最优解的算法实现。算法分析和实验仿真表明了该方法的有效性和可行性。     

基于SaaS模式的决策支持系统的研究

SaaS平台软件交付模式主要是把应用软件以服务的形式提供给用户,文中尝试探索了一种基于SaaS模式的决策支持系统的架构。主要方法是采用第三种成熟度模式来设计决策支持系统的架构,对于决策模型主要采用WebService来对服务决策模型进行封装。基于SaaS模式的决策支持系统就可以根据需求来绑定所需要的决策模型,通过实例来阐述模型绑定的关键步骤。分析了用户访问决策模型的具体流程,给出了使用决策模型的形式语言描述。     

本体映射方法研究

本体集成是为了解决不同本体之间的共享和交流,其中本体映射是本体集成的一个关键环节。在以往的系统中,本体映射通常是由手工实现的。目前的研究都是朝着实现本体映射的自动或半自动化方向努力。文章对目前本体映射的方法进行了分类,针对本体定义模型,提出了基于语法、基于实例、基于定义、基于层次结构的分类。针对具体映射实现技术。提出了基于规则、基于统计学、基于机器学习的分类。并对每种方法进行了详细描述。这项研究工作可以作为人们提出新的映射方法或者组合的映射方法的一个参考。     

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...     

基于范畴论的形式化本体研究

本体技术是语义Web的核心。现有的本体方法都是基于集合论的,本文从范畴论的层次分析了集合论数学的局限性,以及这种局限性对现有本体方法的影响,并探讨基于范畴论的本体方法,通过实例系统说明了范畴论本体的构建方法,并指出范畴论本体所克服的现有本体的不足。     

基于领域本体的语义相似度计算研究

本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质提出了一种改进的基于领域本体的语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是：以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

Supporting groups in sorting decisions: Methodology and use of a multi-criteria aggregation/disaggregation DSS

This paper addresses the situation where a group wishes to cooperatively develop a common multicriteria evaluation model to sort actions (projects, candidates) into classes. It is based on an aggregation/disaggregation approach for the ELECTRE TRI method, implemented on the Decision Support System IRIS. We provide a methodology in which the group discusses how to sort some exemplary actions (possibly fictitious ones), instead of discussing what values the model parameters should take. This paper shows how IRIS may be used to help the group to iteratively reach an agreement on how to sort one or a few actions at a time, preserving the consistency of these sorting examples both at the individual level and at the collective level. The computation of information that may guide the discussion among the group members is also suggested. We provide an illustrative example and discuss some paths for future research motivated by this work.     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质,提出了一种改进的基于领域本体的概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

Decision trees using model ensemble-based nodes

Decision trees recursively partition the instance space by generating nodes that implement a decision function belonging to an a priori specified model class. Each decision may be univariate, linear or nonlinear. Alternatively, in omnivariate decision trees, one of the model types is dynamically selected by taking into account the complexity of the problem defined by the samples reaching that node. The selection is based on statistical tests where the most appropriate model type is selected as the one providing significantly better accuracy than others. In this study, we propose the use of model ensemble-based nodes where a multitude of models are considered for making decisions at each node. The ensemble members are generated by perturbing the model parameters and input attributes. Experiments conducted on several datasets and three model types indicate that the proposed approach achieves better classification accuracies compared to individual nodes, even in cases when only one model class is used in generating ensemble members.     

一种协调目标信息系统中决策规则的融合方法

决策规则获取是目标信息系统中的一个重要研究内容。引入了一种集合向量空间上的加权包含度,并基于该包含度提出了一种协调目标信息系统中决策规则的融合方法,可以得到全部决策规则,实例表明了该方法的有效性。     

决策过程与决策支持系统关系的新视角

该文以新的视角来研究决策过程和决策支持系统。首先,以全新的观点阐释了决策过程和决策支持系统的结构,并绘制出相应的结构图;其次,以此为基础,绘制出了二者之间的层次结构模型图,揭示了决策支持系统和决策过程的内在联系。     

基于本体的网络管理信息模型映射方法

为达到网络管理系统间信息共享及解决其信息模型间语义异构问题,分析了网络管理信息模型现状和本体映射技术的优势,提出基于本体的信息模型自动映射方法。该方法将信息模型转换为本体后,通过动态适应的多策略本体匹配得到映射结果。同时开发了原型系统OntoNM,其通过Protégé和信息模型开发工具包来实现。通过实验评价得到推荐策略,且实验结果表明该方法提高了信息模型映射的效率。     

基于Ontology的视频描述信息抽取系统

网络视频信息包括视频内容和视频描述信息。鉴于效率问题,网络视频监管主要考虑视频描述信息。结合本体论和成熟的Java字符处理规则,提出基于Ontology的网络视频描述信息抽取方法。建立网络视频领域内的本体模型,自定义启发式抽取规则,并应用Java编程将该方法应用于某部委国家级视频监管项目中。实验结果表明,该方法在抽取的准确率和覆盖率上取得了较好的效果。     

一种基于片段映射的本体映射模型

在大规模本体映射中,不相关元素的匹配可能造成时间和空间的浪费。本文提出了一种基本片段映射的映射模型,将本体分解后进行片段映射。这种方法可以提高大规模本体的映射效率,并能有效发现m-n映射关系。