Domain ontology driven composable simulation framework

The simulation composability is one of important development directions in simulation domain. The key issue is the semantic composability. Currently there is no feasible approach to realize the effective semantic representation and composition of simulation components. Based on domain knowledge and Web Ontology Language (OWL), this paper proposes a composable simulation framework, which includes conceptual model semantics, model components semantics, model framework semantics, and simulation scenario semantics. Additionally, all the semantics are utilized in the model components development process, the simulation system development process, and the simulation system execution process respectively. The consistency checking among those semantics is also proposed. The detailed mapping processes between different semantic models can help to build the domain ontology driven composable simulation system.     

复杂产品工艺知识的语义本体表达方法

针对知识技术在产品工艺知识资源管理的可用性现状,在分析面向企业协同设计的复杂产品工艺知识多元化特点的基础上,提出一种面向语义的复杂机械产品工艺知识领域本体的表示和构建方法,通过利用本体建模工具建立工艺知识本体的结构模型,并采用描述逻辑语言对工艺知识进行形式化描述。针对不同知识本体间在语义层面上的关联,引入产品工艺知识本体概念间相似度和相关度的语义评价方法,设计了一种面向语义的本体概念集关系度量,进一步对语义本体工艺知识进行检索和聚类,保证了复杂产品工艺知识的集成与共享的实现。     

OWL本体在纺织企业的应用

探讨了本体技术和Web技术对纺织企业资源系统的支持。根据纺织企业的特点设计和建立了系统各模块的本体模型,并采用OWL本体语言对部分模块进行形式化描述。以某纺织企业的信息系统为实例,说明了OWL本体在纺织企业系统中的应用。结果表明,此模型能实现语义查询、信息共享和系统间的集成。纺织企业本体是企业内部或企业间公共的知识化描述,不仅可以促进知识共享和语义互操作问题,还方便了纺织企业内部和企业间知识管理和信息交换。     

A novel approach for agent ontology and its application in question answering

The information integration method of semantic web based on agent ontology (SWAO method) was put forward aiming at the problems in current network environment, which integrates, analyzes and processes enormous web information and extracts answers on the basis of semantics. With SWAO method as the clue, the following technologies were studied: the method of concept extraction based on semantic term mining, agent ontology construction method on account of multi-points and the answer extraction in view of semantic inference. Meanwhile, the structural model of the question answering system applying ontology was presented, which adopts OWL language to describe domain knowledge from where QA system infers and extracts answers by Jena inference engine. In the system testing, the precision rate reaches 86%, and the recalling rate is 93%. The experimental results prove that it is feasible to use the method to develop a question answering system, which is valuable for further study in more depth.     

OWL本体映射到复合元的研究

OWL作为W3C推荐的描述本体的语言,在语义网中起着举足轻重的作用。复合元作为对复杂问题进行形式化描述的基础,在解决矛盾问题的过程中起着重要的作用。通过对OWL中的元素、复合元概念进行分析,给出了两者间概念的相应对照关系及其相关映射规则,研究了如何利用现有的OWL本体,构建与其相应的基元、复合元,为OWL本体映射到可拓学中的基元、复合元提供方法依据,从而建立解决矛盾问题的知识领域。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语...     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语言,语义Web环境下适用性强。针对两种框架结构下本体的异构冲突问题,给出了OWL-S表示WSMO中Mediator的本体-本体中介器、目标-目标中介器和服务-服务中介器的方案。通过网络教学平台的应用,验证了解决方案的有效性。     

OWL:一种用于语义网的描述逻辑

本体是语义网中的重要内容,它通过提供一个共享的、精确定义的术语源将语法扩展到语义.OWL是专门为Web设计的本体语言,它利用现有的Web标准(XML和RDF),添加了面向对象和基于框架的系统中常见的本体原语,具有强表达性的描述逻辑的严格形式化.OWL的逻辑基础是可以提供推理服务,既支持本体设计,又使得其在描述网络资源方面更接近于自动处理过程.     

基于本体的产品知识集成

针对产品生命周期中知识表达和集成的需求,提出一种基于中间层的产品知识集成框架,采用本体技术,具有显式定义语义、统一表达和动态集成产品知识的能力.元本体层定义了本体关系原语,提供通用的本体描述方法;本体层扩展元本体为共享本体、领域本体、过程本体和应用本体,支持本体的协作定义和集成映射;知识层提供了相应的逻辑结构,支持对知识实例的结构化、标准化管理,并给出使用Web本体语言（OWL）形式化表达的方法.以汽车减振器为实例说明该方法能有效提高产品数据管理（PDM）系统对知识集成的能力.     

基于本体的零件库信息模型

零件库是企业产品开发设计过程中积累的大量信息和知识的集合,研究零件库信息的表达对于企业资源利用具有重要意义。在分析零件库信息的内容和组织的基础上,根据GB/T 17645.42标准对零件库进行分类,构建基于本体的零件库信息模型。通过基于本体的零件库信息的语义表达,降低零件库信息冗余度,优化零件库信息的表达,同时本体的语义信息给零件库信息的检索和重用提供了基础模型,最后给出了以OWL语言表达的零件本体和实例。     

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.     

领域本体构建方法

分析了当前流行的本体构建方法,研究了本体构建过程中存在的若干问题,重点研究了OWL的本体表示。在分析研究的基础上,提出了领域本体的一种构建新方法——迭进法。     

基于本体的图像语义检索模型

在分析目前基于语义的图像检索的局限性后,提出了运用本体论原理,结合MPEG-7的特征描述所构建的图像语义资源描述树来构建图像领域本体模型的方法.利用OWL强大的语义描述能力及自扩展机制来描述这个模型的组织结构,从而能够在模型的基础上建立有效的语义推理引擎,同时利用开发工具protégé实现了这个基于本体的图像语义检索模型,为今后模型在语义网络上的具体应用打下了良好的基础.     

基于OWL本体的关系数据库语义映射方法的研究

网络环境下不同关系数据库之间普遍存在着语义冲突,为实现系统互访,需要进行语义映射．针对目前关系数据库语义映射方法的不足,提出基于0WL本体的关系数据库语义映射方法,定义了从关系数据库到OWL本体的映射规则,描述了本体环境下语义冲突的检测算法,并针对几种常见的语义冲突给出了相应的解决方法．将关系数据库转换成OWL本体后,增强了关系数据库之间语义互操作的能力,实现了语义层次上的信息共享和交换,可以较好地解决关系数据库的语义映射问题．     

A novel algorithm for establishing taxonomic relation of Chinese ontology

Both a general domain-independent bottom-up multi-level model and an algorithm for establishing the taxonomic relation of Chinese ontology are proposed.The model consists of extracting domain vocabularies and establishing taxonomic relation,with the consideration of characteristics unique to Chinese natural language.By establishing the semantic forests of domain vocabularies and then using the existing semantic dictionary or machine-readable dictionary(MRD),the proposed algorithm can integrate these semantic forests together to establish the taxonomic relation.Experimental results show that the proposed algorithm is feasible and effective in establishing the integrated taxonomic relation among domain vocabularies and concepts.     

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。     

基于OWL的自然灾害领域本体的建立

以自然灾害领域为研究对象、以OWL为本体构建语言、以Protege3.4为本体构建工具,并结合地理本体构建的一般准则和方法,初步探讨该领域本体的建立过程。     

基于一阶逻辑的个性化E - L e a r n i n g本体推理研究

针对 OWLD L推理和表达能力的局限性, 提出一种基于一阶逻辑F OL的推理方法, 并将该方法应用 到个性化E - L e a r n i n g领域。构建了E - L e a r n i n g领域本体库, 将 OWLD L本体映射为F OL本体, 并使用F OL制定 E - L e a n i n g资源的个性化匹配规则, 最后使用一阶定理证明器进行推理, 并比较了3种一阶定理证明器的推理结果。 实验结果表明, 通过F OL对 OWLD L本体进行推理是可行的, 能够使推理能力和表达能力达到完美平衡。