發(fā)布時間：2020-03-24 17:05

【摘要】：煤炭產業(yè)在我國某些地方經濟中占據很大的比重,同時煤炭行業(yè)也是事故多發(fā)行業(yè)。鑒于事故災難對煤礦安全生產以及礦工生命安全造成了嚴重影響,且傳統(tǒng)的煤礦安全監(jiān)測沒有很好地考慮到礦井環(huán)境的復雜性,無法全面監(jiān)測到井下的危險情況。本文采用本體對井下情境信息進行抽象化,并結合本體推理機制,充分獲取情境中的隱含信息,提高煤礦安全監(jiān)測水平。在查閱和分析煤礦領域知識特點的基礎上,結合七步法構建了井下通風系統(tǒng)和運輸系統(tǒng)本體模型,并具體展開了以下研究:為了實現(xiàn)本體概念的自動更新,減少對領域專家的過多依賴,給出了一種基于語義相似度的本體概念更新方法(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method,SSOCUM)。首先,實現(xiàn)了一種改進的基于WordNet的相似度算法,該算法在計算路徑長度的基礎上,綜合考慮了概念的節(jié)點深度以及信息量對相似度結果的影響。隨后,為了彌補基于WordNet的相似度算法沒有考慮概念屬性所攜帶的語義信息的不足,加入屬性相似度對其進行調整。最后,通過計算概念間的綜合相似度完成新概念的添加,實現(xiàn)本體更新。為了將本體相關技術運用到煤礦安全監(jiān)測中,根據煤礦三大規(guī)程構建了基于Jena的本體推理規(guī)則庫。利用本體推理技術全面識別作業(yè)環(huán)境中潛在的危險因素,提供智能化的監(jiān)測和預警。鑒于本體推理中存在的不確定、不可靠問題,運用改進的證據理論對本體推理規(guī)則進行整合,消除規(guī)則沖突,實現(xiàn)井下安全狀況的綜合評估。最后,通過實驗的方式驗證了相似度算法以及本體概念更新方法的有效性和準確性。并選取模擬數據進行井下環(huán)境評估的仿真實驗,結果表明,證據理論與本體推理相結合的方法具有一定的可行性,并且有效提高了結果的準確率�；谝陨涎芯砍晒�,設計并實現(xiàn)了基于本體推理的煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng),為進一步保障煤礦安全生產起到了一定的參考指導作用。
【圖文】：

圖 2.1 本體分類Fig.2.1 Ontology classification本體模型對領域的依賴度劃分得到的高和最低層次，任務、領域本體位于化的主題、描述對象、開發(fā)目的、內

七步法是由斯坦福大學醫(yī)學院開發(fā)的基于Protégé建模軟件的本體構建方法，該方法將構建領域本體的過程分為七個階段，在多個學科領域具有一定的通用性，開發(fā)過程如圖2.2所示。圖 2.2 七步法本體開發(fā)流程Fig.2.2 The flow chart of seven steps method to develop ontology（2）METHONTOLOGY 法METHONTOLOGY 法是由馬德里理工大學研究 AI 的實驗室提出的一種結構化的本體構建方法，常用于構建化學領域的本體。該方法的具體過程類似于軟件工程開發(fā)過程，包括管理、開發(fā)、維護三個階段，，針對各階段的具體內容展開詳細地描述，各部分內容如圖 2.3 所示。圖 2.3 METHONTOLOGY 法本體開發(fā)流程Fig.2.3 The flow chart of METHONTOLOGY method to develop ontology
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TD76

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本文編號：2598604