農(nóng)業(yè)知識服務—蟻群算法與語義推理研究
發(fā)布時間：2022-02-19 20:29
隨著信息技術的發(fā)展和社會信息化水平的提高,信息資訊的獲取已經(jīng)成為人們學習生活與工作的重要組成部分,資訊服務也從過去的資料服務、信息服務發(fā)展到更高效、準確、個性化的知識服務。如何提高知識服務水平成為人們研究的新熱點。人們開始探索把本體、語義網(wǎng)、基于生物模擬的數(shù)學推理算法等理論和方法運用在知識組織與知識管理,在計算機網(wǎng)絡技術、人工智能技術等通用技術的支持下,開發(fā)更高水平的知識服務系統(tǒng)。本研究旨在面向農(nóng)業(yè)知識服務探索一種基于蟻群算法的語義推理模型,為構建新的農(nóng)業(yè)知識智能搜索工具提供基礎方法的支撐,從而提高農(nóng)業(yè)知識組織、管理和服務的水平。首先,介紹了Web服務和網(wǎng)格計算等本研究所涉及的關鍵技術的基礎上,對基于語義的農(nóng)業(yè)知識服務系統(tǒng)框架做了全面的設計,詳細分析和介紹了系統(tǒng)所包含的知識服務前臺模塊、語義推理模塊、知識管理模塊、知識獲取模塊以及Web服務模塊五大模塊的功能以及設計原理。這些為農(nóng)業(yè)知識服務系統(tǒng)開發(fā)提供了理論框架。其次,介紹了農(nóng)業(yè)知識服務系統(tǒng)關鍵模塊語義推理模塊中所涉及的本體、語義推理技術,并詳細闡述了語義相似度計算、蟻群算法等人工智能檢索算法,為語義推理模塊中解析器算法的設計打下了理論...
【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學院北京市
【文章頁數(shù)】：83 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究的目的意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 知識服務研究
1.2.2 語義網(wǎng)研究
1.3 解決的問題
1.4 本文的創(chuàng)新點
第二章 基于語義的農(nóng)業(yè)知識服務框架研究
2.1 關鍵技術
2.1.1 Web 服務
2.1.2 網(wǎng)格計算
2.2 系統(tǒng)框架研究
2.2.1 知識服務前臺模塊
2.2.2 知識管理模塊
2.2.3 知識獲取模塊
2.2.4 Web 服務模塊
2.3 語義推理模塊設計
2.4 本章小結
第三章 領域本體與基于本體的語義推理
3.1 本體
3.1.1 本體的定義
3.1.2 本體的描述語言
3.1.3 農(nóng)業(yè)領域本體
3.2 本體的邏輯推理描述
3.2.1 描述邏輯的體系
3.2.2 描述邏輯的推理機制
3.3 邏輯推理規(guī)則
3.4 基于 SWRL 的語義推理
3.4.1 SWRL 架構
3.4.2 SWRL 規(guī)則
3.5 SWRL 推理規(guī)則構建
3.5.1 SWRL Editor
3.5.2 SWRL Editor 與推理引擎的整合
3.6 本章小結
第四章 蟻群算法與語義相似度算法
4.1 蟻群算法
4.1.1 蟻群算法基本原理
4.1.2 蟻群算法的算法模型與實現(xiàn)流程
4.2 語義相似度
4.2.1 概念相似度
4.2.2 屬性相似度
4.3 語義相似度計算
4.4 本章小結
第五章 基于蟻群算法的語義推理
5.1 語義推理模塊框架設計
5.1.1 語義推理模塊框架結構
5.1.2 語義推理模塊應用模式
5.2 語義開發(fā)環(huán)境與開發(fā)工具
5.2.1 基于 Jena 的語義開發(fā)環(huán)境
5.2.2 基于 Protege OWLAPI 的語義開發(fā)環(huán)境
5.3 JESS
5.3.1 Jess 的基本組成與知識表示
5.3.2 Jess 的推理機制
5.4 基于蟻群算法的規(guī)則選擇
5.4.1 規(guī)則簇類聚合計算
5.4.2 基于蟻群算法的簇類選擇
5.4.3 簇類規(guī)則選擇
5.5 本章小結
第六章 基于蟻群算法的語義推理模塊設計實現(xiàn)
6.1 鱖魚疾病診斷本體構建
6.1.1 概念定義
6.1.2 關系描述
6.2 基于 SWRL 的鱖魚疾病診斷推理規(guī)則構建
6.3 語義推理模塊實現(xiàn)
6.3.1 模塊解析器算法實現(xiàn)
6.3.2 Jess 引擎調(diào)用
6.4 鱖魚疾病診斷推理系統(tǒng)實現(xiàn)
6.5 本章小結
第七章 總結與展望
7.1 成果總結
7.2 下一步工作的展望
參考文獻
致謝
作者簡歷
【參考文獻】：
期刊論文
[1]模糊描述邏輯FALNUI的tableaux推理[J]. 蔣運承,湯庸,王駒,申宇銘. 計算機研究與發(fā)展. 2007(08)
[2]基于本體的概念間語義相似度計算方法研究[J]. 徐德智,王懷民. 計算機工程與應用. 2007(08)
[3]描述邏輯綜述[J]. 石蓮,孫吉貴. 計算機科學. 2006(01)
[4]Web本體語言的分析與比較[J]. 胡鶴,劉大有,王生生. 計算機工程. 2005(04)
[5]蟻群優(yōu)化算法及其應用[J]. 胡小兵,黃席樾. 計算機仿真. 2004(05)
[6]Ontology研究綜述[J]. 鄧志鴻,唐世渭,張銘,楊冬青,陳捷. 北京大學學報(自然科學版). 2002(05)
博士論文
[1]語義檢索中若干關鍵問題的研究[D]. 梅翔.北京郵電大學 2007
[2]知識服務機制研究[D]. 董穎.中國科學院研究生院（軟件研究所） 2003
碩士論文
[1]基于蟻群算法的網(wǎng)格作業(yè)調(diào)度的研究與設計[D]. 趙晨陽.蘭州大學 2008
[2]基于蟻群算法的鐵路車輛路徑問題研究[D]. 周宏敏.西南交通大學 2008
[3]支持語義推理的電信業(yè)務執(zhí)行機制的研究與實現(xiàn)[D]. 梁守青.北京郵電大學 2007
[4]長春市大學生體育消費現(xiàn)狀的調(diào)查及影響因素分析[D]. 李宇.東北師范大學 2006
[5]基于語義Web的自動推理技術研究[D]. 朱創(chuàng)錄.西北大學 2006
[6]基于本體的語義檢索方法研究[D]. 楊若望.北京郵電大學 2006
本文編號：3633565
【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學院北京市
【文章頁數(shù)】：83 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究的目的意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 知識服務研究
1.2.2 語義網(wǎng)研究
1.3 解決的問題
1.4 本文的創(chuàng)新點
第二章 基于語義的農(nóng)業(yè)知識服務框架研究
2.1 關鍵技術
2.1.1 Web 服務
2.1.2 網(wǎng)格計算
2.2 系統(tǒng)框架研究
2.2.1 知識服務前臺模塊
2.2.2 知識管理模塊
2.2.3 知識獲取模塊
2.2.4 Web 服務模塊
2.3 語義推理模塊設計
2.4 本章小結
第三章 領域本體與基于本體的語義推理
3.1 本體
3.1.1 本體的定義
3.1.2 本體的描述語言
3.1.3 農(nóng)業(yè)領域本體
3.2 本體的邏輯推理描述
3.2.1 描述邏輯的體系
3.2.2 描述邏輯的推理機制
3.3 邏輯推理規(guī)則
3.4 基于 SWRL 的語義推理
3.4.1 SWRL 架構
3.4.2 SWRL 規(guī)則
3.5 SWRL 推理規(guī)則構建
3.5.1 SWRL Editor
3.5.2 SWRL Editor 與推理引擎的整合
3.6 本章小結
第四章 蟻群算法與語義相似度算法
4.1 蟻群算法
4.1.1 蟻群算法基本原理
4.1.2 蟻群算法的算法模型與實現(xiàn)流程
4.2 語義相似度
4.2.1 概念相似度
4.2.2 屬性相似度
4.3 語義相似度計算
4.4 本章小結
第五章 基于蟻群算法的語義推理
5.1 語義推理模塊框架設計
5.1.1 語義推理模塊框架結構
5.1.2 語義推理模塊應用模式
5.2 語義開發(fā)環(huán)境與開發(fā)工具
5.2.1 基于 Jena 的語義開發(fā)環(huán)境
5.2.2 基于 Protege OWLAPI 的語義開發(fā)環(huán)境
5.3 JESS
5.3.1 Jess 的基本組成與知識表示
5.3.2 Jess 的推理機制
5.4 基于蟻群算法的規(guī)則選擇
5.4.1 規(guī)則簇類聚合計算
5.4.2 基于蟻群算法的簇類選擇
5.4.3 簇類規(guī)則選擇
5.5 本章小結
第六章 基于蟻群算法的語義推理模塊設計實現(xiàn)
6.1 鱖魚疾病診斷本體構建
6.1.1 概念定義
6.1.2 關系描述
6.2 基于 SWRL 的鱖魚疾病診斷推理規(guī)則構建
6.3 語義推理模塊實現(xiàn)
6.3.1 模塊解析器算法實現(xiàn)
6.3.2 Jess 引擎調(diào)用
6.4 鱖魚疾病診斷推理系統(tǒng)實現(xiàn)
6.5 本章小結
第七章 總結與展望
7.1 成果總結
7.2 下一步工作的展望
參考文獻
致謝
作者簡歷
【參考文獻】：
期刊論文
[1]模糊描述邏輯FALNUI的tableaux推理[J]. 蔣運承,湯庸,王駒,申宇銘. 計算機研究與發(fā)展. 2007(08)
[2]基于本體的概念間語義相似度計算方法研究[J]. 徐德智,王懷民. 計算機工程與應用. 2007(08)
[3]描述邏輯綜述[J]. 石蓮,孫吉貴. 計算機科學. 2006(01)
[4]Web本體語言的分析與比較[J]. 胡鶴,劉大有,王生生. 計算機工程. 2005(04)
[5]蟻群優(yōu)化算法及其應用[J]. 胡小兵,黃席樾. 計算機仿真. 2004(05)
[6]Ontology研究綜述[J]. 鄧志鴻,唐世渭,張銘,楊冬青,陳捷. 北京大學學報(自然科學版). 2002(05)
博士論文
[1]語義檢索中若干關鍵問題的研究[D]. 梅翔.北京郵電大學 2007
[2]知識服務機制研究[D]. 董穎.中國科學院研究生院（軟件研究所） 2003
碩士論文
[1]基于蟻群算法的網(wǎng)格作業(yè)調(diào)度的研究與設計[D]. 趙晨陽.蘭州大學 2008
[2]基于蟻群算法的鐵路車輛路徑問題研究[D]. 周宏敏.西南交通大學 2008
[3]支持語義推理的電信業(yè)務執(zhí)行機制的研究與實現(xiàn)[D]. 梁守青.北京郵電大學 2007
[4]長春市大學生體育消費現(xiàn)狀的調(diào)查及影響因素分析[D]. 李宇.東北師范大學 2006
[5]基于語義Web的自動推理技術研究[D]. 朱創(chuàng)錄.西北大學 2006
[6]基于本體的語義檢索方法研究[D]. 楊若望.北京郵電大學 2006
本文編號：3633565
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