應用領域知識系統(tǒng)建模研究.pdf

1、知識工程針對如何在計算機中組織知識，建立高質量知識庫，如何使計算機獲取與搜索到有用的知識，使用知識來解決問題，以及研究通用的問題表達和解決方法。當前，以計算機為工具的信息處理技術經歷了數(shù)值計算階段、數(shù)據處理階段后，已經進入知識處理的新階段。知識工程成為即將到來的知識社會和信息集成中的核心技術之一。論文在全面深入分析知識工程領域發(fā)展現(xiàn)狀、特點及存在問題的基礎上，對應用領域知識系統(tǒng)的組成要素、表達、共享、控制和建模等進行了深入的研究。主要成

2、果及創(chuàng)新點如下： (1)將系統(tǒng)工程V模型開發(fā)設計思想應用于知識系統(tǒng)的需求分解，把知識系統(tǒng)的知識組成要素劃分為需求分解知識(需求本體)、領域概念知識(概念本體)、領域求解知識(方法本體)、系統(tǒng)控制知識和解釋知識5大部分，分別對應應用系統(tǒng)的用戶視圖、領域概念視圖、解題方法視圖、系統(tǒng)結構視圖和解題軌跡視圖，建立了各部分的數(shù)據結構，明確了相互之間的關系。 (2)首次將層次案例規(guī)劃(HCBP)的方法應用于解決需求本體的分解和檢索問

3、題，其中高層規(guī)劃用來產生一個系統(tǒng)的解題提綱，底層規(guī)劃對應于具體的概念和方法本體，以提高系統(tǒng)求解效率并有利于系統(tǒng)知識塊的重用。確定了基于目標實例已知條件和目標函數(shù)的SOSM相似性計算的定義和算法，并進一步探討了需求案例適應性修改和案例復用的方法，給出了HCBP的分解、集成、學習的步驟和方法。 (3)討論了本體知識維護及學習的實現(xiàn)策略，針對本文數(shù)據模型要素的特點，研制了基于決策樹的概念本體分類(COCA)及學習算法，探討了基于知識一

4、致性檢查的本體知識維護機制，并給出了系統(tǒng)實現(xiàn)的體系結構。 (4)討論了應用領域知識系統(tǒng)在概念本體共享交換層的設計和實現(xiàn)，重點研究了本體在語法和語義上的異構性，提出了建立全局本體結合各本地本體系統(tǒng)的語義異構解決方案。在OIL對RDFS的擴展的基礎上，依據本文模型要素的特點對RDFS進行了擴展補充，建立了概念本體與OIL及APPL擴展RDF(S)語法的映射關系，確定了將概念本體轉換為XML文本的方法。 (5)針對應用領域的知

5、識系統(tǒng)，確定了以黑板結構為框架的知識系統(tǒng)問題處理框架模型，基于本體的智能主體為不同領域知識的代表模型。針對HCBP方法，提出了面向目標的黑板控制結構和改進算法； (6)探討了應用領域知識系統(tǒng)開發(fā)過程中的方法論，提出了知識系統(tǒng)工程方法體系，將知識系統(tǒng)開發(fā)劃分為知識識別、知識本體建模、知識精化、系統(tǒng)實現(xiàn)、測試驗證修改等5個主要階段，明確了每個階段的具體內容。 (7)應用本文研究成果構筑了秦都區(qū)農業(yè)種植結構配置決策支持原型系統(tǒng)