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基于网络化制造环境的制造资源共享服务语义关键技术研究

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第一章绪 论

1.1引言

1.2研究背景及意义

2.1.1制造资源及特点

2.1.2制造资源共享

2.1.3存在的问题

2.1.4国内外研究现状

1.3本文研究的思路

1.4研究内容与组织结构

第二章基于语义Web的制造资源共享服务平台

2.1引言

2.2语义web

2.2.1语义Web的定义

2.2.2语义网的架构

2.3平台性能分析

2.4平台的逻辑层次模型

2.5平台的总体功能架构

2.6平台中的语义技术分析

2.6.1制造资源的语义建模

2.6.2制造资源的自动获取

2.6.3制造资源的语义匹配

2.6.4制造资源本体库的逻辑推理

2.7小结

第三章制造资源语义建模

3.1引言

3.2相关研究

3.3本体技术

3.3.1本体的定义

3.3.2本体建模语言

3.4领域本体的构建方法

3.4.1目前领域木体的构建方法

3.4.2制造资源领域木体的构建方法

3.5制造资源本体的语义层次建模

3.5.1制造资源概念集

3.5.2制造资源领域本体关系定义

3.5.3制造资源本体的语义元数据模型

3.5.4制造资源共享本体模型的形式表达

3.6建模实例

3.7小结

第四章基于本体学习的制造资源自动获取技术

4.1引言

4.2相关研究

4.3本体学习技术

4.3.1本体学习的基本原理

4.3.2本体学习的架构

4.4基于Web表格的资源自动获取本体学习方法

4.4.1获取方法

4.4.2制造资源数据源收集、分类

4.4.3表格处理及内容提取

4.4.4结构识别

4.4.5领域本体的建立

4.5实例

4.6小结

第五章基于概念网的语义匹配

5.1引言

5.2相关研究

5.2.1本体匹配

5.2.2语义匹配国内外研究现状

5.3加权概念网的建立方法

5.3.1加权概念网的表示

5.3.2网的数据结构表示

5.3.3建立网的节点信息和邻接数组存储矩阵

5.4独立元素相似度计算方法

5.4.1 Wordnet简介

5.4.2元素的语义相似度计算

5.5概念网结构相似度计算方法

5.5.1语义距离计算

5.5.2相似度函数

5.6资源共享服务平台中的语义匹配算法

5.7 小结

第六章基于规则的本体推理

6.1引言

6.2相关研究

6.3基于本体的逻辑推理模型

6.4基于描述逻辑的一致性检测推理

6.4.1描述逻辑

6.4.2一致性问题

6.4.3 RACER推理实现

6.5基于规则的蕴涵知识推理

6.5.1规则推理方法

6.5.2 Rete算法改进

6.5.3形式化的规则描述

6.5.4规则引擎及应用

6.6小结

第七章制造资源共享服务平台的实现

7.1引言

7.2平台的开发及技术架构

7.3运行实例

7.3.1平台主体界面

7.3.2本体描述模块

7.3.3逻辑推理模块

7.3.4制造资源检索

7.4应用效果分析

7.5小结

结论

致谢

参考文献

攻读博士期间参与的科研项目发表的论文等

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摘要

在网络化制造环境下,企业关注的核心是资源信息,因而企业间的业务协同过程,可以看作是企业间优势制造资源的配置和资源重组过程。这个过程涉及了资源的建模、资源发现、资源获取、资源搜索等一系列对资源的操作。合理有效地管理好这些资源及对资源的操作,促进制造资源有效共享,就成为网络化制造环境下制造资源共享服务的核心任务。
   本文结合语义Web(Semantic Web),构建了基于语义Web的制造资源共享服务平台,对网络化制造环境下的制造资源语义建模、基于本体学习的制造资源自动获取技术、基于概念网的语义匹配、基于规则的本体推理等资源共享服务中的语义技术问题进行深入研究,为充分、合理地共享和利用现有的制造资源信息,实现资源的高效共享,探讨了新的途径,满足网络化制造发展的需求。其主要研究成果如下:
   (1)综述了制造资源共享的国内外研究现状,针对存在的问题,提出了结合语义Web技术,构建制造资源共享服务平台,并对平台中的语义技术进行了分析,确定了论文的研究内容和思路。
   (2)针对互联网上不同的企业和组织对资源的概念描述存在的差异,提出一种基于概念层次的语义建模方法。该建模方法引入制造资源的元数据,充分利用现有的资源描述规范和标准,构成了由概念层和元数据层组成的制造资源本体的语义元数据模型。实现了对制造资源的有效组织和描述,保证制造资源语义的一致性和完整性。
   (3)针对互联网中的制造资源知识信息主要数据格式,以Web表格形式为主要对象,提出了基于Web表格的资源自动获取本体学习方法。该方法利用Spider进行网络主题搜索,经过网页去噪、结构化和文档转换等网页处理后,对网页的元数据信息进行表格内容抽取,并通过一定的规则将提取的概念及概念间的关系自动映射为制造资源领域本体,实现本体库的自动构建。
   (4)为了提高用户检索条件和制造资源信息的匹配效率,首先结合概念网络与制造资源领域本体,建立了加权概念网,在基于本体加权概念网的基础上,提出了独立元素相似度算法和概念网结构相似度算法相结合的匹配方法。该方法将用户检索条件用基于语言的方法进行概念提取与处理,计算与制造资源领域本体概念的相似度,以相似度最高的本体概念为概念网结构的入口,计算概念网结构相似度。概念网结构相似度采用语义距离来度量,用改进后的最短路径算法来计算语义距离,并构建了相似度函数。
   (5)针对构建制造资源本体的逻辑冲突问题,确定了基于描述逻辑的领域知识检错(一致性检测)推理和基于关系的蕴涵知识发现推理两种基本推理机制,提出了基于描述逻辑与规则的逻辑推理模型。在该模型中,本体库中的一致性问题,采用基于Tableaux算法的RACER推理实现;在蕴涵知识发现中,在对制造资源领域本体的规则进行定义的基础上,采用SWRL规则语言对规则进行形式化描述,并进行格式的转换,实现基于Rete算法的Jess推理。经过本体的自动逻辑推理,优化了本体结构,为用户界面的本体匹配或检索提供具有合理逻辑的知识层次结构。

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