5篇关于本体建模的计算机毕业论文

今天分享的是关于本体建模的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到本体建模等主题,本文能够帮助到你

基于Multi-Agent与本体的个性化旅游推荐系统建模研究

这是一篇关于多Agent系统,个性化,旅游推荐系统,本体建模的论文, 主要内容为旅游作为人们消遣娱乐的项目,深得其偏爱,但人们也期望通过互联网的智能化能够为其提供一个更为个性化的旅游项目,使得其不至于迷失于网络中,进而提升其生活质量。且在互联网+旅游的模式下,人们获取旅游信息资源渠道的增加,使得其容易受到因信息迷航或者信息过载等诸多问题的困扰,进而干扰其做出最为恰当的决策。因此,在如此庞大的信息资源下,如何为人们选择出一个更为科学、适合的旅游成为了当前各界关注的焦点。通过利用语义本体与Agent技术,深入分析人们的旅游兴趣与需求的前提下,建立了一个基于多Agent与本体的个性化的旅游推荐的系统模型。因此,根据不同的用户相关需求,系统分析其偏好,进而为其筛选出一个最为适合的旅游信息。本文是基于Multi-Agent与本体的个性化旅游推荐模型的研究,首先系统分析了此系统模型的研究背景及意义,并梳理与归纳了国内外关于Agent建模技术与推荐系统的研究现状与提出了本文的创新点;其次,对推荐系统的相关旅游信息实施整理、归集与分类,采用本体相关理论知识来建立个性化的旅游推荐系统模型的本体库,且详细介绍了该推荐模型旅游本体的相关流程和方法;第三,基于Multi-Agent的个性化旅游推荐系统模型的需求特点与目标,对该系统进行了整体架构设计,并在JADE平台上运用FIPA ACI通信语言来实现各部件的功能。用户通过使用个性化旅游推荐系统按照自身旅游需求进行搜索,然后利用其需求和本体库中的相关旅游的相似性来实施匹配,并按照推理规则实现个性化的推荐与评价。通过构建多Agent与本体的个性化旅游推荐模型,不仅丰富了 Agent的建模理论,而且为用户推荐出了一个更为科学、适合的旅游,有效解决了当前旅游领域内的个性化推荐的难题,进而为开发系统提供了前提。

基于领域本体的制造大数据统一建模技术研究

这是一篇关于制造大数据,领域本体,数据空间,元建模,本体建模的论文, 主要内容为随着物联网、人工智能、大数据等科学技术与制造业不断融合,制造业得以飞速发展。制造大数据作为企业潜在的财富,是企业在“大数据”时代下的核心竞争力,因此,对制造大数据集成管理尤为必要。当前,制造业在制造过程中产生的数据具有多源异构的特点,面临数据汇聚困难、数据缺乏统一表示、数据集成难度大等问题。近年来,随着大数据统一建模技术(RDF元建模、网络化建模等)以及数据集成管理平台(EDM、PDM、Predix等)的发展,使得制造业对制造大数据的集成管理能力有所提升。但是,现有的技术和平台主要针对特定场景,对不同场景下的制造大数据统一集成管理能力不足,导致企业缺乏足够有效的数据作为基础支撑。本文针对制造大数据多源异构的特点,在对制造大数据统一建模技术研究的基础上,提出一种基于领域本体的统一逻辑视图模型——Meta-Onto-M,该模型包括源数据汇聚模型、元模型、本体模型。然后开发数据空间系统。本文主要研究内容及贡献如下:1.为了能对多源异构的制造大数据进行汇聚,提出制造大数据汇聚模型(NAP)。该模型通过对制造系统内部数据和制造系统外部数据处理,将涉及产品全生命周期过程的数据进行有机汇聚,能有效避免数据缺失与不足的问题,提高数据利用率。2.为了能对多源异构的制造大数据进行统一表示,提出制造大数据元建模方案,从粗粒度到细粒度对“人-机-料-法-环”数据分类分层进行元数据表征。首先自底向上设计制造大数据元数据模型,并将该模型划分为实例层、模型层、元模型层;其次为数据建立粗粒度的统一资源描述,包括对基础数据、可扩展数据、数据路径、标识信息的描述;最后为“人-机-料-法-环”数据设计细粒度的元数据。本文提出的元建模能有效整合源数据,使得多源异构制造大数据能以统一的结构表示。3.为了能对多源异构的制造大数据进行集成,提出制造大数据本体建模方案,通过可扩展的层次化三元组动态集成。首先采用“七步法”自顶向下分类设计本体,结合都柏林核心元素集(Dublin core)构建领域本体;其次结合元建模,提出Meta-Onto-M模型,通过OWL语言对本体描述,获得OWL表示的领域知识文件;最后基于Pay-as-you-go演化集成机制集成各类数据及其关联关系。本文提出的本体建模使得多源异构的制造大数据能以一种松耦合的方式集成,打破时空限制,提高查询效率。4.为了能对多源异构的制造大数据进行管理,基于B/S架构设计并实现数据空间系统。通过源数据汇聚、元建模、本体建模过程,采用OWL语言对领域本体统一描述,形成领域知识并导入Neo4j图数据。本文以四川长虹实际生产过程中产生的数据为例,开发数据空间系统,实现对四川长虹制造大数据统一集成管理。

基于组态软件的物联网工业监控平台的研究与实现

这是一篇关于物联网,工业监控,本体建模,组态软件,终端编程的论文, 主要内容为组态软件是一种用于开发、配置和管理工业自动化系统的专用软件,至今已有40多年的发展历史,业界以Intouch、iFix、WINCC、组态王等平台最为知名。由于对新技术的吸纳不足,许多组态软件对运行环境存在限制,安装和使用不便;这些软件在功能上相似,然而在不同的应用背景下,监控服务的定制化和专用化使得各系统之间相互隔离,难以实现通用;此外,在传统的监控平台中,绘制组态图往往需要大量的人工操作,过程繁琐且极易出错,存在很大的改进空间。随着时代的发展,物联网工业系统的自动化程度不断提高,对组态软件提出了更高的要求。针对上述缺陷,本文引入了基于知识本体的资源模型来辅助实现组态图的智能化生成,并融合终端编程功能来提升系统的灵活性与拓展性。本文以“十三五”重大科技基础设施规划“高精度地基授时系统”为例,进行实现和验证,主要工作如下:(1)基于本体技术构建了物联网资源模型。借鉴语义传感器网络本体标准,将物联网工业系统中的各种物理设备、观测属性等资源抽象到信息世界,形成完整描述站点资源的模型,以解决大量设备接入所导致的信息多样性和数据异构性问题,进而实现资源的统一管理。(2)研发了 B/S架构的组态软件。与其它软件相比,本系统独创的图模板匹配复用算法和全自动构图算法,能够基于资源模型半自动或全自动生成组态图,为用户省去繁琐的组态配置工作,从而有效提升制图效率。此外,本系统基于用户发布的组态图,实现了硬件设备的实时监控功能。(3)提供了工业系统运行时的终端编程能力。本文基于IFTTT设计模式,研发了交互式预置脚本开发工具,可用于组态监控服务的定制、拓展与演化,从而适应工业系统运行时的动态性。此外,本系统集成了丰富的图形报表组件,使用户能够按需定制态势监控服务组合,从而实现对工业系统运行状况的全面监视。

基于本体的水稻病虫害诊断专家系统研究

这是一篇关于水稻病虫害,诊断系统,本体建模,本体推理的论文, 主要内容为本体作为表达知识的共享概念模型，自提出以来就引起了国内外许多学者的关注，并日渐成为知识工程、知识管理、信息检索、语义Web和人工智能中的一种重要的建模工具。本研究针对南方红壤丘陵区水稻病虫害的特点和特征，采用本体开发工具Protégé建立专家知识本体，利用本体推理技术对病虫害进行诊断推理，开展了基于本体的水稻病虫害诊断专家系统研究，设计开发了原型系统。测试试验表明，系统能够较为准确地诊断出的病虫害，并给出相应病虫害防治措施。本文重点研究水稻病虫害智能诊断系统中的三个关键技术，分别是水稻病虫害知识的概念建模、水稻病虫害知识的智能诊断推理和水稻病虫害诊断原型系统设计。研究的主要内容如下： 1.研究了基于OWL（OntologyWebLanguage）的水稻病虫害的概念建模方法。根据水稻病虫害的发生特点和知识特征，确定领域知识的建模模式，提出了基于本体的水稻病虫害知识的组织形式，采用OWL实现水稻病虫害本体知识的有效表达，构建水稻病虫害领域的本体模型。 2.研究了基于本体的水稻病虫害不确定诊断推理的方法。通过分析水稻病虫害诊断领域的特点，对本体库中的知识进行检索与匹配，提出运用基于本体推理和相似度计算相结合的方法，并利用权系数算法，实现病虫诊断推理过程，提高系统诊断的准确性。 3.研制开发了基于本体的水稻病虫害智能诊断原型系统。在MyEclipse平台环境下，采用JSP和Jena技术设计实现了水稻病虫害智能诊断系统。其中虫害诊断主要依据害虫的形态特征、危害部位和危害症状，病害诊断主要依据病斑形状、病斑颜色、危害部位和植株为害症状。系统诊断界面及防治界面友好，清晰易用。本研究结合“十一五”国家科技支撑计划重点项目课题：红壤丘陵区双季稻专家系统的研究与应用（2009BADC4B02），围绕基于本体理论的水稻病虫害智能诊断系统设计技术开展研究，所开发的系统集诊断、防治和查询多种功能于一体，对南方红壤丘陵区水稻病虫害的诊断和防治具有很好的应用价值。