基于语义网络的产品建模及配置方案搜索

对基于语义网络的产品建模及配置方案的搜索方法进行集成研究,以提高产品配置设计的效率.在相关本体的基础上,建立基于语义网络的产品模型结构,并据此解析用户所输入的查询语句.基于语义网络的产品模型提供一种定量与定性相结合的一致化的设计实例与需求的表达方式.进一步通过产品的语义网络模型可以获取设计需求的隐含条件,使得需求在设计方案的搜索匹配过程中被更充分地考虑.利用基于语义网络的推理技术与本体语言RDFS构造待求配置设计问题的语义网络片断,并通过语义搜索与匹配度计算排序从设计实例库中获取符合当前需求配置设计方案;同时,通过注塑机螺杆为实例的应用,证明了基于语义网络的产品模型在支持配置选型设计方案搜索方面的有效性与实用性.相对于传统的产品模型而言,基于语义网络的产品模型更关注属性之间的内部联系,经实例验证基于语义网络的产品模型使得配置设计过程更符合用户的实际需求.     

基于关联与回溯的产品变异设计过程重用方法

为实现在复杂度和数量上急剧增长的产品过程模型和关联知识的重用,提出一种产品变异设计过程的重用方法.对设计系统的模块进行精细化和抽象化,建立具有规范化数据接口的产品结构变异设计的信息模型,用状态空间的带权有序检索树存储变异设计过程;将变异设计语义添加至可移植结构,当发生分割、合并和变换的变异设计行为时,对其抛弃、保持或复制等处理,实现变异设计语义随变异设计行为的继承与变迁;再通过检索变异设计语义不断获得待变异结构,将离散的设计过程关联;深度优先搜索获得把初始状态变换为目标状态的操作序列,执行可行解集,回溯变异设计过程并实现重用.以ACIS为几何造型内核开发自主原型系统,实现涡轮风扇发动机的压气机的转子叶片变异设计过程的重用.结果表明,该方法将设计重用对象由静态的孤立设计结果拓展到动态的连续设计过程,对于准确、快速地实现产品的结构变异设计具有重要意义.     

语义Web作为背景知识的本体匹配

提出了一个基于语义网为背景知识的本体匹配模式,即自动寻找和检索各种网络的知识资源得出映射,根据一些关键问题获得可行的模式、提供一个良好性能的匹配方法.采取了一个大规模的匹配为实验背景,检验了以语义网为背景知识的本体匹配模式的可行性、局限性、与其他技术的结合性.实验结果表明以语义Web为背景知识的方法本体匹配的精确度为70%.说明以语义Web为背景知识的本体匹配是对现有技术的补充,并可兼容于其他方法,其匹配的精确度也有了进一步的提高.     

"V好"的语义类型与"好"的语法化

现代汉语"V好"结构存在短语和词两种类型.短语的"V好"词汇化后,在语义上存在表结果和表状态两种类型;表结果的"V好"中的语素"好"的语义是形容词"好"的语义遗留.随着"好"的语义泛化,表状态的"V好"的"好"的语义彻底虚化.这种演变过程就是"好"的语法化.从短语"V好"发展为表结果的"V好"再到表状态的"V好",词义...     

基于本体及相似度的文本聚类研究*

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类忽略概念的内涵及缺少概念间的联系,设计和改进了基于本体和相似度的文本聚类方法TCBOS(text clustering based on ontology and similarity)。研究了文本预处理及分词的方法,设计了用有限状态自动机来自动提取概念和关系的方法,对概念语义扩展和相似度计算方法进行了改进和完善,通过应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,完善了根据相似度进行文本聚类的K中心点算法。实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方     

结合稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价

目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。     

基于本体的教育资源库的研究与设计

目前,我国的教育资源建设在共享性、重用性、资源检索查全率和查准率等问题上依然存在某些不足,为了解决当前检索系统中同义词难以识别、相关查找困难等问题,把本体引入到教育资源建设中,并提出了基于本体的语义检索系统的体系结构,该系统旨在实现对领域内资源的语义分析,赋予检索系统足够的语义信息。研究的重点是资源的元数据描述、领域本体的构建及语义查询,而这也是进行语义检索的理论基础。     

基于语义的隧联网数据整合方法

通过构建隧联网实现多个城市隧道监控系统的深层次数据共享与协同应用。隧联网可提供应急管理、城市规划建设和隧道长期监控等服务,实现各个城市隧道监控系统间的协同调度与联动控制;同时丰富物联网技术的应用,提高隧道联网智能监控水平。针对隧联网数据整合进行研究,首先通过构建隧联网联邦数据库实现各个城市隧道数据库的数据共享;然后给出标准化的隧联网数据字典;其次通过基于语义的数据整合方法实现隧联网数据的整合和查询。实现了隧联网数据的统一管理和关联性查询应用,其中的每个城市隧道监控系统实现数据的共享和信息互联,增加隧联网系统数据的利用率和信息的可信程度。     

智能家居中语义知识表达及推理研究

针对地源热泵智能家居“以用户为中心”的需求,文中将语义技术和X列表引入智能家居领域,并建立包括用户、环境变量、需求任务、设备资源和服务5大本体要素列表的语义智能家居模型。在语义推理方面,提出并构建了基于jena的跨列表交互规则,使智能家居各列表互相联系,智能家居本体知识库、规则库和jena推理机进行封装并按需组合推理,可为用户提供个性化服务,实现智能家居的语义人工智能化。文中最后进行了智能家居系统开发,并列举典型应用场景说明了语义智能家居系统的可行性。     

Proof systems for planning under O-approximation semantics

In this paper we propose Hoare style proof systems called PRD^0and PRKWD^0 for plan generation and plan verification under 0-approximation semantics of the action language AK.In PRD^0 （resp.PRKW0D）,a Hoare triple of the form{X}c{Y}（resp.{X}c{KWp}）means that all literals in Y become true（resp.p becomes known）after executing plan c in a state satisfying all literals in X.The proof systems are shown to be sound and complete,and more importantly,they give a way to efficiently generate and verify longer plans from existing verified shorter plans by applying so-called composition rule,provided that an enough number of shorter plans have been properly stored.The idea behind is a tradeoff between space and time,we refer it to off-line planning and point out that it could be applied to general planning problems.