本文關(guān)鍵詞： 煤礦安全生產(chǎn) 采煤工作面 動(dòng)態(tài)本體構(gòu)建 CFOCFCA Jena推理機(jī)　出處：《太原科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：煤炭是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)對(duì)煤炭的需求逐漸增加,煤礦生產(chǎn)過程中發(fā)生的事故起數(shù)仍然偏高。其中對(duì)煤礦安全本質(zhì)認(rèn)識(shí)不夠全面,且缺乏完整的煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)煤礦井下因素、環(huán)境參數(shù)、設(shè)備及人員信息等進(jìn)行監(jiān)測(cè)是導(dǎo)致事故發(fā)生的主要原因。本體可以提供對(duì)相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)的共同認(rèn)可與理解,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的重用和共享。對(duì)煤礦領(lǐng)域進(jìn)行本體建模,可以為煤礦領(lǐng)域中的概念及其關(guān)系提供一種統(tǒng)一的形式化的表示方法,而且能夠支持邏輯推理,發(fā)現(xiàn)井下隱含的危險(xiǎn)信息,保障煤礦生產(chǎn)的順利進(jìn)行。傳統(tǒng)的人工構(gòu)建本體的方式存在耗時(shí)耗力、對(duì)專家主觀依賴性強(qiáng)以及難以保證本體通用性等問題。為了減少本體構(gòu)建的工作量,提高效率,自動(dòng)或者半自動(dòng)地構(gòu)建本體的方法被提出,并逐漸成為研究熱點(diǎn)。形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)是一種從形式背景上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與規(guī)則提取的工具,能將本體中的概念、屬性及關(guān)系用形式化的方式表述出來,并發(fā)現(xiàn)概念間的隱含關(guān)系。將FCA應(yīng)用于本體構(gòu)建的研究可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)構(gòu)建方法的不足,減少人為因素的干預(yù),并通過構(gòu)造概念格清晰地表達(dá)出本體的層級(jí)結(jié)構(gòu)。本文分析了本體的相關(guān)理論知識(shí)、工具與方法,選擇適用于煤礦領(lǐng)域的七步法與骨架法相結(jié)合的本體構(gòu)建方法,并采用Protégé本體建模工具對(duì)采煤工作面進(jìn)行初始本體建模,給出了一種將FCA技術(shù)應(yīng)用于采煤工作面本體構(gòu)建的方法,通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性;了解了Jena基本框架和推理引擎,以及煤礦三大規(guī)程,根據(jù)自定義規(guī)則的格式制定適應(yīng)于采煤工作面的推理規(guī)則;設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了本體半自動(dòng)構(gòu)建及推理系統(tǒng),通過推理實(shí)現(xiàn)對(duì)本體模型隱含信息的查詢與檢索。本文在構(gòu)建采煤工作面初始本體模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合形式概念分析技術(shù)來彌補(bǔ)人工構(gòu)建本體的不足,提高了本體構(gòu)建的自動(dòng)化程度。并且應(yīng)用Jena推理機(jī)結(jié)合煤礦三大規(guī)程對(duì)構(gòu)建的本體模型進(jìn)行推理,能夠有效地發(fā)現(xiàn)煤礦井下的不安全因素并及時(shí)采取措施,為煤礦的安全生產(chǎn)提供保障。
[Abstract]:Coal is one of the pillar industries in the economic development of our country. With the development of economy, the demand for coal in our country increases gradually, and the number of accidents in the coal mine production process is still on the high side. And the lack of a complete coal mine safety monitoring system to monitor underground factors, environmental parameters, equipment and personnel information is the main cause of accidents. The ontology modeling of coal mine domain can provide a unified formal representation method for the concept and relationship in coal mine field, and it can support logical reasoning and discover the hidden dangerous information in coal mine. In order to reduce the workload of ontology construction and improve efficiency, the traditional way of building ontology by hand has many problems, such as time-consuming and energy consumption, strong dependence on experts and difficulty in ensuring the universality of ontology. The method of building ontology automatically or semi-automatically has been put forward, and has gradually become a research hotspot. Formal Concept Analysis (FCA) is a tool for data analysis and rule extraction from the formal background. Attributes and relationships are expressed in a formal way, and the implicit relationships between concepts are found. Applying FCA to ontology construction can make up for the shortcomings of traditional construction methods and reduce the intervention of human factors. And the hierarchical structure of ontology is clearly expressed by constructing concept lattice. This paper analyzes the relevant theoretical knowledge, tools and methods of ontology, and selects the ontology construction method which combines seven steps method and skeleton method, which is suitable for coal mine field. Using Prot 茅 g 茅 ontology modeling tool, the initial ontology modeling of coal face is carried out, and a method of applying FCA technology to the construction of mining face ontology is presented. The effectiveness of this method is verified by an example. The basic frame and inference engine of Jena and three rules of coal mine are understood. According to the format of self-defined rules, the reasoning rules suitable for coal mining face are formulated, and the ontology semi-automatic construction and reasoning system are designed and implemented. Based on the construction of the initial ontology model of coal mining face, this paper combines the formal concept analysis technology to make up for the deficiency of artificial ontology construction. The automatic degree of ontology construction is improved, and the Jena inference machine combined with the three rules of coal mine is used to infer the ontology model, which can effectively find out the unsafe factors in coal mine and take measures in time. To provide a guarantee for the safety of coal mine production.
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TD76;TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1543688