普适计算环境下基于情境的提醒服务自协调策略研究

由于老年人生理机能减退,针对老年人的提醒服务应用十分广泛.该类服务应考虑到老人的活动特征和环境特征才能提高服务效果,减少不必要的干扰.情境感知技术的发展为提醒服务的改进提供了契机,将情境引入到提醒服务的设计中,采用OWL本体方法构建领域内情境与服务知识的语义模型,以提醒服务平台的方式集成领域内提醒相关的设备与服务,并结合本体模型采用SWRL规则设计提醒服务的自协调策略,从而提高平台上不同提醒服务的自适应能力.通过模拟若干情境,采用Protégé和Pellet推理机验证了本体模型的正确性和协调规则的有效性.     

Identification and resolution of conflicts during ontological integration using rules

Abstract: Integration of ontologies of information sources and consumers is an important phase in achieving web‐based interoperability. The present work describes an approach for identifying certain semantic conflicts while integrating ontologies of heterogeneous information sources. This paper is focused on the identification of homonymy and synonymy between elements in ontologies. In the present work the concepts of homonymy and synonymy are synonymous to naming conflicts and entity identifier conflicts, respectively, and partial synonymy is synonymous to schema isomorphism conflicts. The concept of the mask of interoperability is introduced for the identification of synonymy. The mask of interoperability is expressed in a declarative way as a set of rules, which can then be used for resolution of conflicts during integration of ontologies. As proof of concept, ontologies are implemented using the XML‐based ontology language Ontology Web Language (OWL), and the rules are implemented using the emerging rule language Semantic Web Rule Language (SWRL). This representation in OWL and SWRL allows the ontology to be executable, flexibly extendable and platform‐independent. The OWL facts and SWRL rules are used by the Jess and Bossam reasoning engine to identify semantic homonymy and synonymy.     

ABAC策略语义表示和决策方法

为解决开放式系统环境中基于属性的访问控制（Attribute—Based Access Control,ABAC）策略语义层次上的表示和决策问题,提出了ABAC策略的本体表示方法。该方法基于ABAC策略模型到描述逻辑定义的映射,使用语义Web规则语言（swRL）处理系统内部关系定义。在此基础上,提出了基于封闭世界和实例实现推理的策略决策框架。最后从可靠性和完备性两方面说明了决策方法的正确性,验证实验表明了方法在实际应用中的适用性。     

SWRL推理规则在平面几何证明中的应用

OWL由于其具有较强的知识表示能力目前已成为语义Web知识建模的主要语言,尽管如此,它在知识推理方面存在着许多不足。语义网规则语言（SWRL）是为了弥补OWL的不足发展起来的,它是以OWL的子语言OWL DL以及其它规则标记语言为基础的规则描述语言,将SWRL推理规则引入OWL DL可以大大改善OWL DL的推理能力。运用SWRL推理规则和Jess推理机对平面几何证明题进行了推理和证明,结果验证了SWRL推理规则的有效性和正确性,在实践中同时也发现了SWRL存在的一些问题,有待今后进一步研究。     

基于规则推理的军事概念模型验证方法研究

针对现有的概念模型形式化验证方法较复杂、非形式化验证方法的主观性较强, 提出了一种基于规则推理的军事概念模型验证方法, 并详细介绍了该方法的原理、框架、实施步骤、验证内容和验证规则。该方法的实质是利用验证规则和推理机代替领域专家, 在计算机上实现概念模型语义验证的自动化。它可以降低形式化验证方法的复杂性, 减少非形式化验证方法的主观性和不确定性, 提高概念模型验证的质量和效率。     

基于本体的夹具设计知识表达

针对计算机辅助夹具设计领域存在的设计知识重用困难问题,提出了基于本体的知识表达方法,遵循CommonKADS构建知识模型的结构化方法,采用OWL来构建夹具设计知识本体,定义了该领域的基本概念,如装夹特征、元件、关系与约束等.在本体基础上,用SWRL来描述夹具设计规则,建立一个语义清晰的夹具设计知识库,分离了事实和推理.该本体采用了层次结构,便于扩充和修改,具有较强的推理能力.最后通过实例说明了该本体的应用.     

基于本体和规则的扬弹机故障诊断研究

通过对OWL(Web Ontology Language,OWL)本体和SWRL规则语言进行研究,将基于本体和规则的知识表示和智能推理技术应用到舰船扬弹机的故障诊断中。构建了舰船扬弹机的OWL本体及相关的故障诊断SWRL(Semantic Web Rule Language,SWRC)规则,在此基础上开发出一个故障诊断的系统,并实现了诊断推理过程。该系统能帮助设备维护员快速定位故障发生原因,并提供可选用排除故障的基本措施。     

Android隐式信息流检测的本体模型

针对传统的信息泄漏检测技术无法有效检测Android应用中存在的隐式信息泄露的问题,提出了一种将控制结构本体模型与语义网规则语言（SWRL）推理规则相结合的Android隐式信息流（ⅡF）推理方法。首先,对控制结构中能够产生隐式信息流的关键要素进行分析和建模,建立控制结构本体模型;其次,通过分析隐式信息泄露的主要原因,给出基于严格控制依赖（SCD）隐式信息流的判定规则并将其转换为SWRL推理规则;最后,将添加的控制结构本体实例与推理规则共同导入到推理引擎Jess中进行推理。实验结果表明：所提方法能够推理出多种不同性质的SCD隐式流,公开样本集的测试准确率达到83.3%,且推理耗时在分支数有限时处于合理区间。所提模型方法可有效辅助传统信息泄露检测提升其准确率。