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本文着重研究了数控机床故障领域的知识表示问题,通过对比不同的知识表示方法,最终采用了本体进行数控机床故障知识的表示,在研究了多种本体构建方法基础之上,提出了数控机床故障知识的本体工程构建方法。同时,使用开源软件Protégé构建了数控机床故障知识本体模型,充分表达了数控机床故障知识的概念与概念以及概念属性之间的关系。在此本体模型基础之上,研究了数控机床知识的语义检索模型。 相似文献
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为提高水产品加工中的质量安全风险信息化管理水平,以国标中的生食牡蛎HACCP 计划为例,提出了基于生食牡蛎加工HACCP计划的语义基础模型(HACCP semantic base model,HSBM),用来实现知识的提取、表示、建模和推理。从HACCP计划中获取领域知识,构建生食牡蛎HACCP语义建模架构。在该架构指导下,构建知识表示模型,采用本体建模方法对生食牡蛎加工HACCP语义进行建模,并绘制生食牡蛎HACCP概念-关系结构图。然后,采用语义网规则语言SWRL描述业务逻辑规则,提高知识的自动推理能力。最后,利用HermiT推理机实现知识推理。结果表明,此模型可以较为完整地表述生食牡蛎HACCP计划覆盖的知识,丰富生食牡蛎本体知识库,为HACCP计划的数字化、智能化应用提供技术支持。 相似文献
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植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理。使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添加限制的方法,较大程度地提高了关系抽取的精确度,完成在轻量级本体的基础上自动构建重量级本体。该方法建立了一个特定领域语料的概念层次,提高了最具代表性的分类和非分类关系的发现,并使用OWL语言形式化表达抽取结果。实验表明,该方法在非分类关系抽取上取得了较好的结果,为该领域知识图谱构建奠定了基础。 相似文献
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针对目前智能答疑系统存在的知识共享、复用问题,结合植物病虫害领域的知识特点,提出了基于本体的植物病虫害智能答疑系统模型。将本体理念与技术引入植物病虫害领域,研究该领域间概念关系,构建植物病虫害领域本体模型,为促进植物病虫害综合防治的知识共享及复用提供参考。 相似文献
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