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基于本体的风机知识库的设计

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基于本体的风机知识库的设计

闫鹏飞 /东北大学软件学院
王尚峰 /沈阳鼓风机(集团)有限公司

摘要: 介绍了风机本体及风机知识库的设计。 探讨了基于本体的风机知识库的建立方法,建立一个比较完备的本体知识体系。
关键词 :风机;本体;知识库
中图分类号: TH43    文献标识码:B
文章编号: 1006-8155(2007)03-0000-00
Design for Knowledge Depository of Fan Based on Noumenon
Abstract: The paper introduces the fan noumenon and design for fan knowledge depository and .discusses the established method of fan knowledge depository based on noumenon, The complete noumenon knowledge system is estanlished.
Key words: fan ; noumenon ; knowledge depository

0  引言

  Ontology 是描述概念及概念之间关系的概念模型 , 通过概念之间的关系来描述概念的语义,并根据相应公理得出推理。文献[1]提出 本体并不打算描述包括在一领域内的所有知识,而只是那些对领域有概念的本质的知识(最小量的本体论的承诺),某一本体能被作为去粗过程模型使用,当需要时,这种模型可被丰富。 本体通常表现为一棵概念化的分类树,树的上层是与领域独立的比较广泛的概念,越往树的下方越具有领域相关性。使用本体可以澄清该领域的知识结构,使领域推理严谨。可以说任何知识表示系统的核心都是本体。用本体表示知识使得知识可以共享和重用。本体捕获领域中本质的概念、结构和基本公理,使它成为领域的知识描述语言和推理工具。可以共享这一语言和推理工具,使得能在共享本体的基础上为特定的应用建立特定的知识库和推理机制。而这样建立起来的知识库和推理机制,可以共享和被领域中的其他人重用。当领域的知识结构发生变化时,可通过本体进化来调整。或通过本体映射规则,来解决多本体问题,实现异构知识集成[2]

1  本体的概念

  Ontology最早是一个哲学的范畴,指的是客观存在的一个系统的解释和说明,是客观现实的一个抽象本质,后来随着人工智能的发展,被人工智能界赋予了新的定义: 以studer为代表的一些学者 对以前 Neches[3],Gruber[4] ,Borst[5]等对Ontology所做 定义进行了深入地研究认为 , 它是共享概念模型的明确的形式化规范说明。这包含4层含义[6] : 概念模型(conceptualization)、明确(explicit)、形式化(formal)和共享(share) 。“概念模型”指通过抽象出客观世界中一些现象 (Phenomenon) 的相关概念而得到的模型。概念模型所表现的含义独立于具体的环境状态。“明确”指所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义。“形式化”指Ontology是计算机可读的 ( 即能被计算机处理 )。“共享”指 Ontology 中体现的是共同认可的知识,反映的是相关领域中公认的概念集,即 Ontology 针对的是团体而非个体的共识。Ontology的目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的术语 , 并从不同层次的形式化模式上给出这些术语和术语间相互关系的明确定义。

2  本体建模

  作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,Ontology被广泛地应用到计算机科学的众多领域。在处理风机知识的时候,使用本体论作为建立一个结构良好、可共享复用的本体库的工具,来描述风机 概念及其相关知识。风机本体论从知识工程的角度来说,指的是一个风机知识本体结构以及对风机本体的描述。在这里本体知识既可以在概念层次上进行定义,也可以在语言层次上进行描述,它包含了概念的所有相关信息。

      当前公认的建模原语是 Perez 等人用分类法组织Ontology ,归纳出的5个基本的建模原语(Modeling Primitives):(1)类(classes) 或概念(concepts) 是指任何事务,如工作描述、功能、行为、策略和推理过程。从语义上讲,它表示的是对象的集合,其定义一般采用框架(frame) 结构,包括概念的名称,与其他概念之间的关系的集合,以及用自然语言对概念的描述;(2)关系(relations):在领域中概念之间的交互作用,形式上定义为n维笛卡儿积的子集 R : CC2 ×…×Cn 。如子类关系(subclass-of)。在语义上关系对应于对象元组的集合;(3)函数(functions):一类特殊的关系。该关系的前n-1个元素可以唯一决定第n个元素。形式化的定义为 F : C1×C2×…×C n -1→Cn 。如Mother-of就是一个函数,mother-of(x ,y ) 表示y x 的母亲;(4) 公理(axioms):代表永真断言,如概念乙属于概念甲的范围;(5) 实例(instances):代表元素。从语义上讲实例表示的就是对象。

  另外,从语义上讲,基本的关系共有4种:(1)part-of:表达概念之间部分与整体的关系;(2)kind-of:表达概念之间的继承关系,类似于面向对象中的父类与子类之间的关系;(3) instance-of:表达概念的实例与概念之间的关系,类似于面向对象中的对象和类之间的关系;(4) attribute-of:表达某个概念是另一个概念的属性。如“价格”是桌子的一个属性。在实际建模过程中,概念之间的关系不限于上面列出的4种基本关系,可以根据领域的具体情况定义相应的关系。

3  本体中公理、推理的应用

  公理是本体必不可少的一部分。 推理作为人工智能的一个重要研究领域,近年来发挥了越来越大的作用。基于人工神经网络的方法、基于规则的方法和基于案例的推理方法是推理领域中常用的方法[7] 。如何根据问题的性质,选择有效的推理方法和实现方法,一直是推理中的重点。 对于风机本体采用 CBR 基于案例的推理系统。在风机的故障处理中,通过对其具体信息进行分析,比如:振动速度、振动位移、温度、转速及鉴相和工艺参数等。在故障处理方法中,通过输入发生故障时的信息或征状,来获取系统提供的解决方案。如遇到疑难问题可查找具体故障案例来人工获取经验分析,并调整具体案例库,增加系统处理故障经验。

    案例的内容和表示是系统要解决的重要问题。在CBR基于案例的推理系统中,所谓案例就是问题求解的状态及对其求解的策略。一般的,一个案例包含问题的初始状态,问题求解的目标状态以及求解的方案。案例的内容随具体求解领域不同可能略有差异,对于简单的情况,一个案例就是导致特定结果的一系列特征。如病例和相应的诊断就是医疗门诊系统中的一个案例。在设计领域, BarDasz 和 Zeid 提出设计案例应是设计计划,并认为通过修改设计计划来获得新产品,比通过修改产品本身更加有效,而且将设计计划分为4个层次:产品,装配体,零件,元设计计划,并利用认知模型来组织案例库。在 (EMOP-based Memory) Maher CADSYN 中认为案例是特征属性值对,且一个案例由 Super-case 和 Sub-case 组成[10] 。在具体实现案例时,用对象、框架或语义网络等形式来表示。   

  案例层次的划分方法:将有相近系统结构、规模、业务活动和功能的系统划为一类,并从科学管理的角度出发对其进行规范化,每类系统对应多个案例。 案例的多元式表示根据客户支持整个过程所包含的信息,一个客户支持案例可用下面的多元式进行充分描述[8] : CASE=(I F C T S )其中,I ={ I1, I2,…, Im }是一个有限集合,表示案例的说明信息; F ={ F1 , F2 , …,Fn } 是一个有限非空集合,表示案例所具有的各种特征,即特征集; C ={ C1, C2, … ,Co }是一个有限非空集合,表示由特征集引起的结论集;T ={ T1, T2, …, Tp }是一个有限非空集合,表示验证结论成立与否的检测,即测试集; S ={ S1, S2, …, Sq } 是一个有限集合,表示结论集 C 的解决方案。上述多元式提供了客户支持案例的表达模型,其中特征集和结论集可作为客户支持案例的索引。

4  基于本体的风机知识库的设计

  本体可以表示一个领域的知识框架,并在此基础上建立基于知识的系统。企业的各类知识 (Knowledge-based System)都 可以建立在企业本体基础之上,通过企业本体中的术语来建立知识模板或者是实例模板,每一模板对应相应的实例库或规则库(如整车、部件、经验案例、设计标准、约束规则可做成不同的模板和库)。该系统的总体框架如图1所示。

  

  本体中的每一概念包含一类对象,本体中需要定义这一类对象的特征(属性)。每一对象都有一个区别于其它对象的编号,以便唯一标识该对象。不同属性有不同的取值类型,一般有文本、数值、对象实例、对象类、日期、文件路径、图片等多种类型。知识库基于本体构建,用于存储具体的知识信息,即本体中定义的类对象的实例。知识库与本体数据库存放在同一个数据库中,知识库由若干数据表组成,称之为实例表。

  出于对各自问题域和具体工程的考虑,构造 Ontology的过程各不相同。目前没有一个标准的Ontology的构造方法。最有影响的是Gruber在1995年提出的5条规则:(1)明确性和客观性:Ontology应该用自然语言对所定义的术语给出明确、客观的语义定义;(2)完全性:所给出的定义是完整的,完全能表达所描述的术语的含义;(3)一致性:由术语得出的推论与术语本身的含义是相容的,不会产生矛盾;(4)最大单调可扩展性:向Ontology中添加通用或专用的术语时,不需要修改已有的内容;(5) 最小承诺:对待建模对象给出尽可能少的约束。目前大家公认在构造特定领域的Ontology的过程中需要领域专家的参与。 可以按如下步骤来建立本体。

  首先,把风机的各种知识进行分类。如风机产品类、风机常识、机械原理、机械技术文献、风机故障案例、风机设计标准、风机设计手册等。其次,对各类知识进行细分,得到类的层次结构。如风机类继承于机器类,机器类继承于设备类[9] ,作为与其他本体整合时的接口。其中风机类下定义 鼓风机、通风机、风扇、压缩机 。子类继承父类的属性和操作。接着,分析和定义类的属性。如定义风机类的属性有属性编号、属性名、属性描述、父类属性等。父类属性作为与其他本体整合时的接口。最后,可以为类录入实例。录入时依次录入类的各个属性取值。这样就建立了知识库(实例库)。本体建模是根据应用需求,建立领域概念及其关系的过程。在实际应用中,通常采用自上而下的方式来进行本体建模的分析。用这样的方式,要注意依赖的存在。

  风机本体和任何一门学科一样, 它的一个基本任务是将所研究或观察到的事物进行分类 , 具有相同性质的一组事物归属为一类事物, 形成一个集合体, 用类 (Category) 来表示。本体构成部分是概念通过分类关系形成的层次结构, 因此, 表示本体首先要准确表示出本体的分类结构。图2以通风机为 例,展示一下风机体系中的层次结构。

  

  本体模型的描述方法很多,可以采用XML,OWL,Ontolingua,Loom[10] 等语言来描述,也可以采用其他方法,比如采用关系数据库。在逻辑上关系数据库表示的本体与XML描述的本体是等价的。在本系统中,为本体表示定义了9张表:ClassInfo ,

ClassAtt,classOper,Instance,ErrorCase,Error,Amend, Person以及ClassRelation。 分别记录类信息、类属性信息、类操作信息、实例信息、故障案例信息、故障信息、维修信息、人员信息和类间关系信息。 ClassInfo表存储本体中类对象的相关信息,包括类的编号(ClassId) ,类名( ClassName),超类编号(ParentClassID)等 。 ClassAtt表记录与类相关的属性信息,定义描述类的属性的性质。可以依此建立一个本体建模工具。图3是本体建模的一个实例。

  

  在本系统中,采用的半自动方式为本体录入实例,建立 风机知识库,同时为与其他本体的整合留了足够的接口,为以后自动获取数据打下基础。数据录入模块针对不同类及实例录入,读取本体定义的类的父类、子类及类对象的属性定义,在录入时注重自然语言描述。同时,为本体录入公理并及时通过推理对所录入内容进行检验。对本体的修改和变化反映到录入界面上而不需要修改程序。

5  结论

  本文所述的 风机 知识库有着广阔的应用前景 ,它能为风机知识的了解,风机的维修和风机知识的发展 等提供所需要的知识。但知识的获取一直是知识工程领域中很难的事情, 这不但要求知识工程师对知识有很好的理解, 同时还要求有很扎实的计算机科学知识。因此在以后的工作中, 知识工程的探索者将不断探索知识以获取好的方法 , 发现知识获取的技巧 , 这些工作有着十分重要的意义。

参 考 文 献

[1] Ricardo A. Falbo, Giancarlo Guizzardi, Ana C.C. Natali,Gleidson Bertollo, Fabiano F. Ruy, Paula G. Mian. Towards Semantic Software Engineering Environments.
[2] 王英林,张申生.基于本体影射规则的软件集成重构研究[J].计算机学报,2001,24(7):776-783.
[3] Neches R ,Fikes R E ,Gruber T R ,et al.Enabling Technology for Knowledge Sharing. AIMagazine ,1991,12(3) :36 - 56 .
[4] Gruber T R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications. Knowledge Acquisition ,1993,5 :199 - 220.
[5] Borst W N. Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse. PhD thesis , University of Twente ,Enschede ,1997.
[6] Studer R ,Benjamins V R ,Fensel D. Knowledge Engineering ,Principles and Methods. Data and Knowledge Engineering ,1998 ,25(1 2 2) :161 - 197.
[7] 魏圆圆 ,王儒敬,方静.多种诊断推理方法的设计与比较[J]. 计算机工程与应用, 2005(2):57 - 58,119.
[8] 王雪瑞 ,刘文煌.知识管理系统中的CBR技术研究[J]. 计算机工程与应用,2002(2):181 - 183.
[9] http://www.cogsci.princeton.edu/ ~ wn/
[10] 邓志鸿 ,唐世渭,张铭,等. Ontology 研究综述 [J].北京大学学报 , 2002 , 38 ( 5 ):730-738.

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  评论人:不锈钢网   打分:0 分  发表时间:2015-8-7 11:47:58
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