7个研究背景和意义示例,教你写计算机本体论论文

今天分享的是关于本体论的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到本体论等主题,本文能够帮助到你

基于本体论的会员管理系统的研究与实现

这是一篇关于本体论,模式转换,会员管理,公众平台的论文, 主要内容为近年来网络技术的发展,企业信息化建设成熟度的提高,使得各类企业在会员管理方面的竞争日益加剧。现代信息管理依赖于对大量数据的分析和处理,企业想要在市场竞争中处于不败之地,必须将信息转化为知识实现共享,使企业的资源价值实现最优化。现有的会员管理系统由于开发商不同,平台不同和服务的对象不同而造成系统之间资源的共享和信息交互存在语义上的异构。如何将本体应用到会员管理系统中是本课题研究的重点。本文使用本体论作为理论基础,使用本体编辑工具Protege构建会员管理领域本体,使用Jena开发包实现本体到关系数据库模式的转换工具。根据会员管理领域本体,以微信公众平台为基础设计并实现一款会员管理系统。首先研究了领域本体的相关概念和构建方法,构建会员管理领域本体。根据本体的形式化表示方式和存储方法,设计本体到关系数据库模式的转换规则,并实现转换工具。然后根据领域本体模型对会员管理系统进行需求分析,其中功能需求包括微信端子系统和后台管理系统两部分的需求。基于前述的需求分析,设计了会员管理系统的总体架构,分别对微信公众号模块,公众号管理模块,会员卡管理模块,用户管理模块,活动中心管理模块,积分兑换管理模块,辅助功能模块进行了详细设计,给出设计方案和实现流程。此外,详细说明了系统数据库的表设计,给出列字段和相关描述。继而,在随后的章节中阐述了系统的实验环境,并对主要功能模块进行测试,给出系统的最终运行结果。最后,总结了本课题的工作成果,并对当前工作的不足之处给出了进一步的改进方向。

基于本体的公路智能选线领域人员知识建模方法

这是一篇关于公路选线,本体论,知识库,查询的论文, 主要内容为公路选线是公路工程建设过程中的一个重要步骤,其目的为：在满足国家经济发展要求的前提下,结合当地自然条件,以车辆快捷、安全、舒适运行为基本目标,选择出经济合理的路线方案。计算机技术的发展,推动了选线方法的变革,实现了人工选线到三维虚拟环境选线的过渡。但智能选线技术尚未得到推广应用,公路选线领域的知识表达与应用的相关研究也尚未得到重视。智能选线技术在铁路选线中的应用研究已经有了初步成果,因此公路选线领域也应开展公路智能选线方法的研究。知识建模、表示与知识库的建立是基于知识工程人工智能方法的基础,而且知识在工程师之间的学习、交流、共享对知识的保存、知识价值提升及知识效用发挥具有重要作用。因此,以公路智能选线中面向领域人员的知识为研究对象,研究知识建模、表示、推理、建库及查询的应用问题。知识建模与建库需要考虑知识在领域人员之间共享以及人机知识交互问题,而本体知识模型能提供知识共享与互操作的中间件,可以用于描述应用选线领域中的概念、概念的属性以及概念间的关系约束,因而基于本体构建公路选线的领域知识模型。论文主要开展了以下工作： (1)针对公路选线领域知识的利用特点,提出采用本体建立公路选线知识模型。对公路选线领域的知识进行了分析,并建立了描述模型和公路技术特征描述模型的三层体系结构,在此基础上建立了选线系统的总体框架。将本体理论应用到选线知识模型的构建中,对领域中类、及类间的关系及其属性进行了有效的描述。 (2)对选线知识的表示进行了系统研究,面向领域人员提出了适合公路选线领域本体知识建模方法(DOHIRS)。结合了语义网中的有关知识表示方法和面向对象方法,实现公路选线领域知识结构、概念、概念间关系、性质、属性的建模。 (3)利用所提方法,实现了面向领域人员公路选线知识的建模、建库,并开发了知识浏览、推理、查询原型系统。选线知识库采用模块化设计思想,使用JAVA,JSP程序语言进行面向网络的开发,在此基础上可以实现对公路选线知识库的编辑、查询等操作。同时本文采用了JAVA语言的开发工具包JENA对选线本体模型的推理、解析进行了探索性研究。

基于设计结构矩阵的化工知识图谱优化方法研究

这是一篇关于化工过程,设计结构矩阵,本体论,知识图谱,拓扑优化的论文, 主要内容为化工工业是当今社会许多产业的支柱,在我国工业体系中占有举足轻重的地位,在社会经济飞速发展的今天,保障化工工业的良好发展具有十分重要的意义。然而,化工过程涉及复杂的工艺,仪器设备数量繁多,为技术人员的研究分析带来了不便。为了帮助化工从业者高效地完成化工过程的分析,攻克技术难题,本文提出通过构建化工过程知识图谱,提供一种有效全面的信息获取手段。并针对化工过程的复杂性和实时性等要求,提出了基于设计结构矩阵的化工知识图谱优化方案,使技术人员能够高效的组织管理知识图谱,提高化工过程的分析研究效率。本文首先介绍了知识图谱与设计结构矩阵的基础知识,归纳总结了设计结构矩阵,本体论,知识图谱的基本概念、分类、相关技术和算法,作为全文的理论基础。随后详细讲解了化工知识图谱构建的流程,包括对象分析,知识获取,知识表示,知识推理和知识可视化。本文全面分析了化工系统的构成,从数据库,工艺图纸等结构化,非结构化数据中抽取知识,利用Protégé软件构建基本的化工本体框架。在此基础上使用Jena完成基于规则的知识推理,得到较为完善的化工领域知识图谱,并利用d3.js完成知识图谱的可视化。然后,本文通过Jena提取化工知识图谱中的类与属性关系,建立基于化工知识图谱的设计结构矩阵。本文提出了基于设计结构矩阵排序和层次划分的知识图谱分析方法,以及基于设计结构矩阵解耦和聚类的知识图谱优化算法。最后,使用构建完成的化工知识图谱,运用matlab等工具完成了上述算法的实例分析。分析结果表明,基于设计结构矩阵的算法,可以得到知识图谱中的基础单元,发现耦合区间,并完成知识图谱的模块划分和隐含关系的挖掘。证明该方法可以完成化工知识图谱的分析优化,论证了本文所提出技术的可行性。

面向催化裂化装置的安全知识图谱的构建和应用研究

这是一篇关于知识图谱,催化裂化装置,信息物理系统,本体论,工业控制系统安全的论文, 主要内容为石油工业是我国国民经济的命脉,催化裂化作为石油生产的核心重要环节,保障其运行安全尤为重要。随着网络化和工业化的深度融合,石油工业运行效能大大提升。然而,信息化也将原有物理隔离的独立生产网络暴露在互联网环境中,传统的IT信息安全问题在工控系统逐渐凸显,催化裂化装置安全平稳运行面临新的威胁。作为典型的复杂信息物理系统,炼化装置的运行过程会产生大量多源异构数据,但多源异构数据难以整合为具有统一表达形式的知识,知识的利用率较低。为了高效整合多源数据并为安全分析提供知识支撑,本文基于知识图谱的构建技术,将多源异构的安全数据统一整合并构建成知识图谱,并基于此开展了安全分析等相关应用的研究。本文综合催化裂化装置的信息物理系统特点及可获取的知识源,采用自顶向下的知识图谱构建方法,按照本体构建、知识抽取和图谱实现这三个步骤实现安全知识图谱的构建:在本体构建方面,基于本体建模技术,将催化裂化装置的拓扑结构,工艺安全知识以及网络安全知识进行整合,设计了“物理-信息-事件”的层次化的本体模型;在知识抽取方面,分别为本体的不同层次设计了针对结构化和非结构化的多源安全数据的知识抽取方案;在图谱实现方面,结合Neo4j图数据库工具将抽取的知识进行基于本体模型的格式化存储,完成了催化裂化安全知识图谱的构建。本文利用所构建的知识图谱,针对催化裂化装置的反应再生环节,开展安全分析:1)利用设计结构矩阵对反应再生环节中的知识实体间的依赖关系进行挖掘,使知识图谱呈现单元化和层次化结构,同时可以推理出隐含的安全知识;2)综合图谱中的事件层和物理层知识以及步骤1)中挖掘的单元层次结构,生成符号有向图模型,并用其构建产生式故障推理系统;3)结合图谱中漏洞和攻击知识,参考催化裂化装置的网络拓扑构建属性攻击图,并利用漏洞脆弱性评分分析了攻击路径的可能性。通过设计实验,验证了本文所构建的知识图谱在隐含关系挖掘、故障级联过程推理、攻击路径推理等安全应用方面的有效性和实用性。

基于本体论的E-Learning环境个性化服务处理方法研究

这是一篇关于E-Learning环境,本体论,知识组织,个性化学习信息,本体推理规则,个性化学习情形,个性化服务的论文, 主要内容为随着信息技术的飞速发展,在E-Learning的研究领域中,个性化服务已逐渐成为该领域内一个活跃的研究方向。它的目的是要通过分析学习者的个性化信息,进一步分析学习者的个人需求,以提供高效、有针对性的个性化服务,以满足学习者个人的学习需求,提高学习效率。本文首先介绍了课题的研究背景,包括E-Learning个性化的发展及研究现状、个性化服务及其在E-Learning环境中的应用等,分析了束缚E-Learning环境个性化服务发展的瓶颈问题。同时引入本体论概念,简介了本体在E-Learning个性化服务方面的应用。在此基础上,本文提出了基于本体的具有个性化服务功能的E-Learning环境构建方法。具体内容如下: 1)提出了E-Learning环境中的个性化情形本体模型。首先分析并定义了E-Learning环境中的学习者个性化信息十四元组,然后利用本体对其进行描述,得到了与个性化信息十四元组对应的概念以及概念之间存在的关系,从而使得各种个性化信息能够有机的结合在一起,清晰地展现出概念、逻辑之间的内部联系和相互之间的依赖关系。 2)提出了E-Learning环境中的个性化情形本体推理规则。根据个性化情形本体模型中定义的相关概念及关系,对学习者的各种个性化行为进行分析,建立了个性化情形本体推理规则,包括对学习者的学习偏好以及所学知识域的认知状态的推理,从而判定出学习者的学习偏好和认知状态,为个性化服务的实施提供了依据。 3)提出了E-Learning环境中的个性化服务处理方法。个性化服务处理方法包括基于学习者学习偏好的个性化答疑以及基于学习者认知状态的个性化推荐。同时,实时收集学习者在接受个性化服务后的隐式反馈信息,自适应地对以后的服务内容做相应调整,以更加贴近学习者的个人需求,从而有效地提高学习效果和效率。 4)实现了一个基于本体的具有个性化服务功能的E-Learning环境原型系统。利用所提出的个性化情形本体模型、个性化情形本体推理规则以及个性化服务处理方法,借助于Prot(?)g(?)、Jena工具和JSP技术,实现了一个基于本体的具有个性化服务功能的E-Learning环境原型系统,从实验角度验证了所提出的模型和方法的合理性、有效性。