基于Ontology和Jena的个性化E-Learning系统研究

介绍了E-Learning系统的若干关键技术,阐述了如何利用本体方法建立一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制以及利用Jena推理机制进行非结构化教学信息的语义访问和个性化学习指导,在此基础上,实现了一个基于Ontology和Jena推理机制的个性化E-Learning系统模型,并对E-Learning系统未来的发展进行了展望.     

建立空间信息语义网格

针对空间信息系统对信息语义的特殊要求，提出了利用本体和LDAP目录服务构造空间信息语义网格的基本方法．通过该方法，把各个分布异构的GIS节点用本体封装起来，对外显示基于本体的界面；然后通过语义推理，建立不同本体系统之间的语义关系；最后通过不同节点之间的语义关系投影到LDAP目录服务中实现地理信息系统的集成，从而建立了一个基于语义的空间信息语义网格系统，使用户可以透明和准确地访问空间信息网格系统提供的空间信息资源和服务．     

基于本体的语义推理研究

语义Web作为新一代Web正倍受关注,而Web的资源描述语言RDF、RDF的词汇描述RDF Schema,以及最新的本体语言OWL等已成为现今语义Web上的规范语言.文中概述了本体语言和描述逻辑及它们之间的关系,并通过一个实例显示了一个本体文件中传递闭包的推理路径.     

基于本体的软件需求共享系统设计

从基于语义的信息共享思路出发,设计了一种基于本体的面向特定领域软件需求共享系统,系统分为5层：源文档层、索引本体层、检索层、管理层、表示层.系统基于本体对需求进行语义检索,定义了需求本体系统及描述方法,本体的实例影射到按项目编目存储的需求文档.     

一种基于本体的Web语义服务架构的研究

为解决现有的Web服务缺少形式语义支撑,导致Web服务的自动选择和组合困难的问题,该文提出一种基于本体的语义Web服务架构SOA-2,定义了Web服务本体,并实现QoS和上下文信息在SOAP消息中的嵌入和传递。与已有的方法相比,针对服务选择和组合的智能需求,本文提出的服务本体综合考虑了QoS和上下文因素。     

业务模型驱动的应急物流本体知识表示及应用

为解决应急物流智能协作面临的异构信息融合与知识管理难题,以有效知识应用为目标,利用业务模型与本体模型对组成构件上的相关性进行映射,并根据系统控制与实体行为约束所需的业务推理规则,设计了3种模块之间的关系与四阶段转换步骤,形成了业务模型驱动的本体表示方法.以该方法为基础,结合应急物流领域需求,建立了由概念集合、概念属性、语义约束、推理规则等要素组成的应急物流本体模型.通过应急配送路径选择案例,自动推理得到可替代邻近点以完成配送路径求解.结果表明,应急物流本体模型及其应用实现了异构信息的本体融合,消除了以关键词匹配为基础的常规检索失效现象,满足了最小路径算法的执行条件,为应急物流决策模型及算法应用提供了知识层面的支持.      

格值命题逻辑系统Lvpl中的推理规则

为描述取小、多重推理、多维推理等实际推理方法，在格值命题逻辑系统Lvpl中，引入了几类相应的推理规则．这些推理规则由语法和语义两部分组成，且在两部分之间存在一定的协调水平．证明了对于适当的语法语义协调水平，当Lvpl的公式集的L型模糊集为同态映射时，它们关于这几类推理规则都在一定程度上封闭.     

Web语义的分类和缓存

针对Web信息查询缺乏对查询概念的相关语义这一问题，引入一种本体的形式化模型，通过引入本体内聚度等概念建立本体中概念间的语义关联，从而便于对常识知识的处理，并作为语义扩展及缓存的依据，由此建立起查询的上下文关联及联想，给查询带来较好的适应性。     

用数据挖掘和本体实现空间信息系统语义互操作

介绍了一种利用数据挖掘和本体实现信息系统互操作的新方法．该方法通过基于本体的逻辑推理实现概念语义在不同空间信息系统之间的转换，利用数据挖掘技术从候选集合中确定转换集合并将操作的结果返回给用户，从而完成空间信息系统的互操作，提高了空间信息系统互操作的鲁棒性和伸缩性．     

一种关联多本体的科技奖励检索方法

现有的科技奖励检索都是基于关键词的匹配,忽略了对用户查询的语义理解。针对传统信息检索存在的问题以及结合当前面向实际应用的基于本体的语义检索的特点,提出一种关联多本体的科技奖励检索方法。通过对科技奖励项目的领域本体构建,对概念相似度计算方法的改进及关联多本体概念,使扩展词语更能表达用户检索意图。实验结果表明,该方法对比传统查询检索和单独本体扩展检索获得了更好的召回率和准确率。