基于本体的教学领域知识库建模研究

本体是一种非常有效的知识建模方法.以《自动控制原理》学科为例介绍了本体在构建教学领域知识库模型中的应用,并且用具有很强网络交互性的XML语言实现了该本体的描述.提出用7元属性来描述教学知识概念,并且详细叙述了每个属性的含义及其形式化的定义.这样得到的教学领域知识库本体模型将是一个语义完整、复杂但又清晰的语义网结构.     

本体推理在几何定理机器证明中的应用

本文阐述了平面几何定理机器证明的基本原理及方法，针对几何定理机器证明过程中可读证明的产生，及推理信息快速增长的问题，提出了一种基于本体推理的几何定理机器证明方法。通过具体案例，描述了以Protégér软件为工具， 基于WordNet重用的领域本体半自动构建方法，构建几何本体模型的过程, 并结合Prolog规则进行双向推理，结果表明将本体引入几何定理机器证明是可行的，且本体推理脱离了代数形式，使得推理过程更接近自然语言的描述，同时推理效率更高     

本体推理在几何定理机器证明中的应用

文中阐述了平面几何定理机器证明的基本原理及方法,针对几何定理机器证明过程中可读证明的产生,及推理信息快速增长的问题,提出了一种基于本体推理的几何定理机器证明方法。通过具体案例,描述了以Protégér软件为工具,基于WordNet重用的领域本体半自动构建方法,构建几何本体模型的过程,并结合Prolog规则进行双向推理。结果表明将本体引入几何定理机器证明是可行的,且本体推理脱离了代数形式,使得推理过程更接近自然语言的描述,同时推理效率更高。     

面向Web服务发现的本体知识库

本文探讨了面向Web服务发现的本体知识库的构建方法及其形式化描述。作为语义Web服务的发现框架中数据层和语义层,面向Web服务的本体知识库与一般的常识知识库不同,它既要表达领域本体的知识(本文涉及旅游领城知识),又涉及到Web服务的形式化描述以及个人兴趣模型的描述,以支持形式化的规范查询请求,并应用本体间的关系最终实现Web服务智能发现。本文通过一个Web服务发现实例说明此模型的应用价值,并与传统的本体知识库进行了对比。     

基于本体的科学效应知识表达和语义推理

针对创新设计领域中科学效应知识的表达和语义扩展方面的不足,分析研究效应、功能、流和参数之间的关系和模型,借助本体将概念间属性和关系扩展到语义层次上,通过本体来更加全面地表达科学效应知识,构建科学效应知识本体模型,包括效应本体、功能本体、流本体和参数本体。在此基础上基于属性构建相应的语义推理规则,进行功能扩展和效应关联,通过语义推理实现科学效应知识的共享和重用。开发一个基于本体的科学效应知识检索系统,验证了此模型和方法的有效性和可行性。     

基于推理的语义网检索模型及关键技术研究

为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果.     

基于本体的汽车零部件采购订单的自动生成

本文使用Protégé作为知识建模工具开发汽车制造领域本体,以Jena为开发平台运用基于本体的语义检索技术和规则推理实现订单的自动生成,开发了一套基于本体的汽车零部件采购订单自动生成系统。由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,将本体应用到汽车制造行业的ERP系统中,可以利用本体强大的语义关系表达能力和本体描述知识的共享性,以及建立在其上的自动推理机制实现供应链企业间异构知识的自动集成。     

唐卡领域本体构建研究

为实现唐卡数字资源的共享和重用,建立用计算机语言来表达的唐卡领域知识系统,从现有的本体相关理论出发,使用本体的形式化定义形式,对唐卡的概念进行语义形式化描述,利用七步法构建了唐卡领域的核心本体,对唐卡分类、唐卡知识库构建、唐卡信息智能检索等方面的进一步研究具有重要意义。     

基于本体的平面度误差评定知识表示及推理

根据N-GPS标准和平面度误差检测国家标准GB/T 11337-2004,提取平面度误差评定的基本概念和规则信息,通过使用OWL语言来描述平面度误差评定知识.设计平面度误差评定本体的架构,基于Protégé完整构建平面度误差评定本体,并利用SWRL规则语言建立了平面度误差评定规则,通过JESS推理引擎实现了知识推理.为建立可共享、复用和推理的N-GPS知识库系统提供参考.     

Implementing situation-aware and user-adaptive music recommendation service in semantic web and real-time multimedia computing environment

With the advent of the ubiquitous era, many studies have been devoted to various situation-aware services in the semantic web environment. One of the most challenging studies involves implementing a situation-aware personalized music recommendation service which considers the user’s situation and preferences. Situation-aware music recommendation requires multidisciplinary efforts including low-level feature extraction and analysis, music mood classification and human emotion prediction. In this paper, we propose a new scheme for a situation-aware/user-adaptive music recommendation service in the semantic web environment. To do this, we first discuss utilizing knowledge for analyzing and retrieving music contents semantically, and a user adaptive music recommendation scheme based on semantic web technologies that facilitates the development of domain knowledge and a rule set. Based on this discussion, we describe our Context-based Music Recommendation (COMUS) ontology for modeling the user’s musical preferences and contexts, and supporting reasoning about the user’s desired emotions and preferences. Basically, COMUS defines an upper music ontology that captures concepts on the general properties of music such as titles, artists and genres. In addition, it provides functionality for adding domain-specific ontologies, such as music features, moods and situations, in a hierarchical manner, for extensibility. Using this context ontology, we believe that logical reasoning rules can be inferred based on high-level (implicit) knowledge such as situations from low-level (explicit) knowledge. As an innovation, our ontology can express detailed and complicated relations among music clips, moods and situations, which enables users to find appropriate music. We present some of the experiments we performed as a case-study for music recommendation.     

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。      

Prolog/Rex-a way to extend Prolog for better knowledgerepresentation

Prolog/Rex represents a powerful amalgamation of the latest techniques for knowledge representation and processing, rich in semantic features that ease the difficult task of encoding heterogeneous knowledge of real-world applications. The Prolog/Rex concept mechanism lets a user represent domain entities in terms of their structural and behavioral properties, including multiple inheritance, arbitrary user-defined relations among entities, annotated values (demons), incomplete knowledge, etc. A flexible rule language helps the knowledge engineer capture human expertise and provide flexible control of the reasoning process. Additional Prolog/Rex strength that cannot be found in any other hybrid language made on top of Prolog is language level support for keeping many potentially contradictory solutions to a problem, allowing possible solutions and their implications to be automatically generated and completely explored before they are committed. The same mechanism is used to model time-states, which are useful in planning and scheduling applications of Prolog/Rex     

基于领域学习的本体映射方法

在语义数据集成中本体映射是关键,手工设置映射关系消耗时间并且不准确,需要使用本体映射工具自动发现这种映射关系。在现有本体映射方法的基础上提出了基于领域学习的映射方法,可以发现本体中概念之间的映射关系,可以从领域知识中发现复杂映射的规则、增加映射时的实例数据,提高映射发现的查全率和准确率。实验结果验证了算法的有效性。     

装配公差综合领域本体知识库的构建

为了减少机械产品设计过程中的不确定性,解决装配公差信息在异构CAX系统中共享性差和传递不畅的问题,利用本体丰富的语义知识和语法结构,通过分析装配公差综合领域相关知识,采用网络本体语言OWL定义其中的概念和关系,并采用语义网规则语言SWRL定义其中的约束条件和分配经验。将基于OWL的结构化知识转换成事实、基于SWRL的约束化知识转换成规则,并在推理引擎的基础上构建装配公差综合领域本体知识库。同时开发了基于本体的装配公差综合原型系统,实现了装配公差类型和装配公差值的自动生成。     

多民族语言本体知识库构建技术

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统一标准、统一接口的多民族语言本体知识库的创建思路,以及包含的若干问题,例如 多民族语言中共有概念的一般表示与各民族语言特有的事物表达方式的规律,基于词汇语义的、包括汉语、英语及少数民族语言在内的多民族语言语义本体的表示理论与方法等。     

基于本体的城市交通的知识分析和推理

以城市交通为研究和应用背景,基于本体模型的知识表示技术,建立城市交通本体。对城市交通领域知识进行规范描述,详细描述了定义类层次及类的属性和关系,以及实例的基本规则,并从领域知识中提取出类内公理和类间公理,建立公理库,用于领域知识的一致性分析和知识推理。解决了语义层次上信息共享和交互的问题,为上海城市交通信息网格的交通信息服务提供语义支撑。     

应用本体和AllegroGraph实现几何定理证明

由于传统的定理机器证明方法是基于规则的,使得定理证明出现几何信息增长迅猛,推理和计算效率低以及过程可读性差等问题。针对以上情况,提出了基于本体和AllegroGraph的几何定理证明方法。该方法通过本体构建几何定理命题模型,然后采用Prolog规则描述语言对几何定理性质进行描述,同时通过分析本体模型和规则描述的对应关系,提出定理规则半自动生成方法。最后以AllegroGraph（ AG）图形数据库的推理机制为基础,完成几何定理证明。实验结果表明,将本体和AllegroGraph推理机应用于几何定理证明领域可以摆脱以往几何定理证明代数化问题,几何证明过程容易理解,同时合理地控制了信息的增长,支持定理可持续证明。     

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。