基于GIS的铁路选线智能环境及领域本体建模方法

提出基于GIS的铁路选线智能环境(GBRLIE)的智能选线综合解决方案。铁路选线智能环境的既有研究,以及GIS技术、人工智能技术和其他计算机技术的发展为解决方案的研究奠定了基础。在GBRLIE的知识表达上,本体提供了信息共享、互操作的中间件,可保证知识系统从概念分析到系统建立的概念一致性,能保持数据和知识的语义统一。本体位于GBRLIE的逻辑表示层,包括领域本体、方法本体和应用本体。领域本体是对研究领域可共享和重用静态知识的描述,采用UML和面向对象技术进行表示,可克服专用本体描述语言和表示方法的不足。领域本体的形式化描述把关系和规则当作概念处理,用UML表示本体、概念、关系、规则、约束、公理。应用提出的领域本体表示方法描述了铁路选线几何构成本体,列出选线设计中的部分规则及约束。     

网络环境下基于Jena的规则推理方法研究

分析本体、本体描述语言、Jena推理机制,研究并实现基于本体推理过程的方法.对RDF本体模型的推理是重点.RDF以三元组模型描述网络资源.首先利用知识本体对应用领域建立语义模型,得到领域相关的知识结构,然后添加领域资源的RDF描述.领域知识结构和RDF描述结合在一起形成知识库,再根据RDF蕴涵规则进行有限形式的推理.建立了旅馆、饭店领域的RDF模型,并藉此模型进行推理.     

基于本体融合公路BIM与信息检索机制研究

为解决传统公路项目建设中工程信息检索困难的问题,实现工程项目全生命周期的信息集成,研究基于本体的公路信息交互理论框架体系,利用本体语言对公路项目进行描述,将公路子单元间的关联概念进行拓展性描述,建立高速公路领域本体模型.基于高速公路的基元模型,在Revit中构建高速公路整体BIM模型作为本体信息的载体,通过实例来演示对项目信息的检索.研究结果表明:通过建立基于本体的公路BIM模型可集成项目全生命周期的信息,并具体细分到每一个子单元.此外,基于本体语义检索,使用SPARQL可以在相应的高速公路BIM三维模型中检索到相关信息,实现公路信息交互与检索.     

基于领域本体的垂直搜索引擎模型的研究

用户时于智能化,专业化搜索引擘的需求大力推动了语义搜索的发展.本文在这个需求的环境下提出一种基于领域本体的垂直搜索引擎模型,该模型更加智能化,并且耦合性较低,能满足不同领域的定制和开发.     

高速铁路电务设备故障应急处理案例知识库的构建

针对高速铁路电务设备故障应急处理案例(简称:电务应急案例)知识组织、共享和再利用不足等问题,将本体知识引入应急案例知识的管理中,分析了应急案例知识表示元组,构建应急案例知识元本体模型、应急案例知识库模型,以及应急案例库和规则库,并以某次铁路交通事故为例,进行电务应急案例知识的推理及实际应用。研究结果表明,构建的高速铁路电务应急案例本体知识库可较好地进行知识组织和自动推理,提升了应急案例知识的共享和应用效率。     

基于本体的城市轨道交通线网应急预案形式化描述与匹配

本体预案是描述网络领域概念语意模型的重要手段,其目标是捕获线网领域的知识,确定线网领域内共同认可的词汇。以ABC(前因—行为—后果)本体为原语本体,在城市轨道交通线网领域进行词汇扩充,建立了城市轨道交通线网应急领域本体模型,并使用OWL本体描述语言和RDF(资源描述框架)对线网应急预案进行形式化描述,最后讨论了线网应急预案的匹配、查找与实例化方法。     

基于本体的轨道交通应急信息共享与辅助决策

针对城市轨道交通应急管理业务的信息特征及信息共享需求,将本体论引入应急信息标准化;根据应急处置流程划分阶段及其业务对象,建立本体知识表达模型,构建共享所需的规范化框架,设立规则对信息本体、业务逻辑进行辨识和映射.应用语义匹配、关联扩展策略,制订和修正处置方案来用于现场布局,以实现信息集成对应急决策的支撑.     

时空本体研究及在地理信息系统中的应用

分析了地理信息系统(GIS)的时空关系特性,基于细胞自动机建模理论提出了面向地理信息系统的时空本体和时空语义粒度方法,探讨了基于本体和语义的地理信息系统综合的结构,并在铁路地理信息系统试点工程中初步实现了铁路客运GIS时空本体的建立和浏览,采用双方向综合方法获得了本体的共享与重用。     

基于整体相似度的铁路应急救援预案推理决策方法研究

将案例推理的方法应用到铁路应急决策中,为铁路应急救援提供一种实用的科学辅助决策方法.在分析应急案例特征的基础上设计基于本体的应急案例通用的建模方法与组织方法;采用基于结构相似度和属性相似度双层结构的案例整体相似度计算算法,优化源案例对目标案例的决策支持,避免传统最近相邻算法中的属性值缺失问题,提高了案例匹配的有效性;最后通过基于案例推理的铁路应急辅助决策原型系统中的算例分析,证明了该方法具有较好的实用性,在领域知识不完全、主要依靠经验知识的铁路应急决策支持系统建设中具有一定的应用价值.     

虚拟环境选线系统的地理超图模型

利用影像设计地理超图模型,将地理超图模型用于虚拟环境选线系统。用任意多边形表达综合地形图上各特定区域对应的图像物体,并将该多边形区域设计成广义象图标。把数据结构的有向图表示与集合的图示相结合,建立地理超图的数据模型。地理超图数据模型主要包括类、对象、类的属性、对象的属性、类与类之间的链、对象与对象之间的链六种基本成分。在地理超图的知识模型中,采用分层模型将领域知识划分为单元级、概念级和实体级,各知识单元通过关系链相连;图像的二维字符串表示定性地描述了图像各物体之间的空间关系,从而将图像匹配的问题转化为二维字符串匹配的问题。在地理超图查询中,采用任意多边形广义象检索算法快速定位广义象;基于广义象建立可视查询功能,把电脑与人的眼脑识别模式相结合,将系统查询与人们的视觉紧密联系在一起,可以直观地查询信息和知识。     

一种基于本体的PDM产品结构管理系统的构建

本文通过对PDM系统中产品结构管理功能模块的分析与研究、结合本体论的相关知识,提出一种基于本体的产品结构管理系统的框架模型,详细阐述实现原型系统的关键技术及解决方案,在系统层面上实现并协调设计过程,对系统简要评价,得出结论.     

基于BIM的参数化设计策略研究

基于BIM的参数化设计策略,对其参数驱动模型的生成进行探讨。先通过对比分析,研究参数信息的存储与传递机制;然后基于信息传递的拓扑关系构建模型,以实现参数化设计。研究表明:利用设计逻辑拓扑关系固化设计经验以及可视化编程技术,将几何学和计算机学的基本理论与工程实际相结合,可实现四个基于BIM的参数化设计应用策略--逻辑复制、延迟深化、条件预判以及控制简化。以京张BIM设计为例,验证四条应用策略的必要性和可行性。实践证明,参数化设计策略对BIM设计发展具有促进作用。     

基于文本挖掘技术的铁路安监人员履职分析

为分析人员工作计划实际落实情况,提供人员考核依据,基于文本挖掘技术进行了铁路安监人员履职分析并设计了文本相似度计算方法。应用双向长短时记忆(BiLSTM)网络与条件随机场(CRF)相结合的BiLSTM-CRF算法实现人员履职计划与写实文本中命名实体的抽取,采用基于知网的概念相似度计算方法计算对应实体间相似度,从而实现人员履职计划内容与实际写实的匹配计算。通过对某铁路局安监人员工作计划与写实文本数据的实验分析,得出BiLSTM-CRF算法针对各命名实体均有90%以上的准确率,人员计划与写实匹配准确度为83%。实验证明,利用BiLSTM-CRF算法与概念相似度结合的文本计算方法进行人员履职分析具有可行性,也可为铁路领域其他短文本相似性计算提供参考。     

基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。