本体具有较强的知识表达能力,目前已经成为计算机学科的一个研究热点。本体在知识推理方面的能力比较弱,已成为OWL技术推广应用的主要瓶颈。将语义Web规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)引入到本体中,能大大改善本体的推理能力...本体具有较强的知识表达能力,目前已经成为计算机学科的一个研究热点。本体在知识推理方面的能力比较弱,已成为OWL技术推广应用的主要瓶颈。将语义Web规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)引入到本体中,能大大改善本体的推理能力,从而挖掘出许多新的隐含知识。文中将本体引入到故障树领域中,对如何构建故障树本体及相应的SWRL规则进行了研究。首先采用OWL语言构建故障树领域本体,然后将故障树中事件之间的逻辑关系转化成SWRL规则语言,最后将故障树领域本体和SWRL规则放入JESS推理机中进行推理,能挖掘出故障树中的隐含知识,从而解决系统故障的快速定位。通过实验证明了文中提出方法的可行性和有效性。展开更多
使用SWRL(Semantic Web Rule Language)描述的数据蕴含了更多的语义信息,SWRL数据集上的数据挖掘过程必须充分考虑数据的语义特征。已有的关于这种类型数据的候选频繁模式生成方法可能产生大量无意义的模式,加重了模式评价过程的计算负...使用SWRL(Semantic Web Rule Language)描述的数据蕴含了更多的语义信息,SWRL数据集上的数据挖掘过程必须充分考虑数据的语义特征。已有的关于这种类型数据的候选频繁模式生成方法可能产生大量无意义的模式,加重了模式评价过程的计算负担。针对这一缺陷提出了基于向下求精规则和相容谓词的候选频繁模式生成方法,同时定义了谓词数量约束,从而避免产生过多的非频繁模式和冗余模式。实验证明该方法可提高频繁模式生成的效率。展开更多
在综合分析信息检索系统现状的基础上,探讨目前信息检索系统存在的问题,深入研究基于本体的信息检索系统的关键技术,包括领域本体的建设方法、SWRL(Semantic Web Rule Language)推理规则、基于本体的查询预处理以及语义处理,并从本体概...在综合分析信息检索系统现状的基础上,探讨目前信息检索系统存在的问题,深入研究基于本体的信息检索系统的关键技术,包括领域本体的建设方法、SWRL(Semantic Web Rule Language)推理规则、基于本体的查询预处理以及语义处理,并从本体概念相似度和相关度的角度论述了基于本体的语义处理技术。通过这些研究,提出了使用OWL构建领域本体,结合查询预处理以及推理扩展规则SWRL的信息检索模型。展开更多
The process inference cannot be achieved effectively by the traditional expert system,while the ontology and semantic technology could provide better solution to the knowledge acquisition and intelligent inference of ...The process inference cannot be achieved effectively by the traditional expert system,while the ontology and semantic technology could provide better solution to the knowledge acquisition and intelligent inference of expert system.The application mode of ontology and semantic technology on the process parameters recommendation are mainly investigated.Firstly,the content about ontology,semantic web rule language(SWRL)rules and the relative inference engine are introduced.Then,the inference method about process based on ontology technology and the SWRL rule is proposed.The construction method of process ontology base and the writing criterion of SWRL rule are described later.Finally,the results of inference are obtained.The mode raised could offer the reference to the construction of process knowledge base as well as the expert system's reusable process rule library.展开更多
文摘本体具有较强的知识表达能力,目前已经成为计算机学科的一个研究热点。本体在知识推理方面的能力比较弱,已成为OWL技术推广应用的主要瓶颈。将语义Web规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)引入到本体中,能大大改善本体的推理能力,从而挖掘出许多新的隐含知识。文中将本体引入到故障树领域中,对如何构建故障树本体及相应的SWRL规则进行了研究。首先采用OWL语言构建故障树领域本体,然后将故障树中事件之间的逻辑关系转化成SWRL规则语言,最后将故障树领域本体和SWRL规则放入JESS推理机中进行推理,能挖掘出故障树中的隐含知识,从而解决系统故障的快速定位。通过实验证明了文中提出方法的可行性和有效性。
文摘使用SWRL(Semantic Web Rule Language)描述的数据蕴含了更多的语义信息,SWRL数据集上的数据挖掘过程必须充分考虑数据的语义特征。已有的关于这种类型数据的候选频繁模式生成方法可能产生大量无意义的模式,加重了模式评价过程的计算负担。针对这一缺陷提出了基于向下求精规则和相容谓词的候选频繁模式生成方法,同时定义了谓词数量约束,从而避免产生过多的非频繁模式和冗余模式。实验证明该方法可提高频繁模式生成的效率。
文摘在综合分析信息检索系统现状的基础上,探讨目前信息检索系统存在的问题,深入研究基于本体的信息检索系统的关键技术,包括领域本体的建设方法、SWRL(Semantic Web Rule Language)推理规则、基于本体的查询预处理以及语义处理,并从本体概念相似度和相关度的角度论述了基于本体的语义处理技术。通过这些研究,提出了使用OWL构建领域本体,结合查询预处理以及推理扩展规则SWRL的信息检索模型。
基金supported by the National Science Foundation of China(No.51575264)the Jiangsu Province Science Foundation for Excellent Youths under Grant BK20121011the Fundamental Research Funds for the Central Universities(No.NS2015050)
文摘The process inference cannot be achieved effectively by the traditional expert system,while the ontology and semantic technology could provide better solution to the knowledge acquisition and intelligent inference of expert system.The application mode of ontology and semantic technology on the process parameters recommendation are mainly investigated.Firstly,the content about ontology,semantic web rule language(SWRL)rules and the relative inference engine are introduced.Then,the inference method about process based on ontology technology and the SWRL rule is proposed.The construction method of process ontology base and the writing criterion of SWRL rule are described later.Finally,the results of inference are obtained.The mode raised could offer the reference to the construction of process knowledge base as well as the expert system's reusable process rule library.
