基于Ontology的专家系统研究

Ontology 方法学综述 杨秋芬陈跃新湖南广播电视大学国防科学技术大学 [摘要]近来，一种 新的基本知识模型的出现，解决了以前专家系统基于规则技术的缺陷。

最新的知识工程化技巧就是本体论，获取本体论的动机是可再用性。

在信息系统、接口和面向对象设计和编程等方面，本体论都是一个很 好的工具。

本文详细介绍构造方法学。

[关键词]方法学引言知识工程在许多领域得到了广泛的应用，但不同 开发工具和应用平台使系统的通信、共享、重用性等性能受到了限制，新 的知识系统不能有效的利用现有的知识系统，不断开始重新设计，造成人 力、物力、才力的大量浪费。

本体论是一个哲学上的概念，用于描述事物的本质。

在近一、二十年来，本体论已被计算机领域所采用，用于知识表达、 知识共享及重用。

许多学科和研究都在使用本体这个术语，但存在不同的定义。

在工程研究中，从知识共享的角度来说，作为一种概念化的说明，采 用框架系统对客观存在的概念和关系的描述。

它是通用意义上的概念定义集，是关于种类 和关系的词汇表。

这种词汇表，是在各种事务代理人之间交换意见时所用到的共同语言。

由于本体工程到目前为止仍处于相对不成熟的阶段，每一个工程拥有 自己独立的方法。

参照标准-------软件开发生命周期法 1074-1995[96]来对比分析五种得 到知识界承认的方法。

一、 1074-19951074-1995 的内容①软件生命周期模型确定开发步骤及 各步骤执行的先后次序；②工程管理阶段系统规划，控制，质量管理等； ③软件开发阶段开发前期环境研究，可行性研究；开发阶段需求分析，设 计， 执行；开发后期安装， 操作， 支持， 维护；④集成的阶段评价， 文档， 配置管理，训练；二、方法学 1、&的骨架法[95]建立 在企业本体基础之上，是相关商业企业间术语和定义的集合，该方法 只提供开发本体的知道方针。

目前企业本体在爱丁堡大学人工智能研究所及它的合作伙伴--------， ’， 。

Ontology技术及应用王西锋;张晓孪【期刊名称】《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2006(26)2【摘要】目的分析Ontology特点,探讨Ontology在自然语言理解中的应用.方法通过概念之间的关系来描述概念的语义.结果 Ontology解决了自然语言理解中的消歧、推理问题和在语义Web中的应用.结论利用Ontology作为知识体进行自然语言理解,能够有效的把语言学知识和世界知识结合起来,运用世界知识对文本进行消歧和推理;Ontology与知识系统的知识库相融合,使得自然语言理解不仅仅是作为一种人机交互方式,而且能够与其它的基于知识的智能系统如专家系统整合.【总页数】3页(P151-153)【作者】王西锋;张晓孪【作者单位】宝鸡文理学院,计算机科学系,陕西,宝鸡,721007;西北大学,信息科学与技术学院,陕西,西安,710127;宝鸡文理学院,计算机科学系,陕西,宝鸡,721007;西北大学,信息科学与技术学院,陕西,西安,710127【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.Ontology的类型及汉语词网的Ontology结构 [J], 萧国政;姬东鸿;肖珊2.An Extended Ontology Model and Ontology Checking Based onDescription Logics [J], 王洪伟;蒋馥;吴家春3.Ontology of Domains. Ontological Description Software Engineering Domain—The Standard Life Cycle [J], Ekaterina M. Lavrischeva4.Ontology设计的一种Ontology工程方法及其应用 [J], 梁书斌;王晓东5.Construction of Domain Web Classification Ontology Based on Suggested Upper Merged Ontology [J], GAO Kening, ZHANG Yin ZHANG Bin MA Anxiang因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

摘要专家系统是一个能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题的具有智能特点的计算机程序，它的应用已经渗透到各个领域。

但是在教学方面的专家系统的发展却很慢。

由于专家系统内部推理机制复杂，不易于学生理解和学习，而且给教学带来了难度。

因此，开发一个专家系统实验用例系统是很必要的。

专家系统实验用例系统分为三个子系统，分别是知识库子系统，推理机子系统，解释机子系统。

其中，推理机子系统是本文所重点研究的内容。

本子系统以Java作为开发语言，采用面向对象的设计方法。

在本子系统中，推理算法的设计基于Rete算法，在它的基础上做一些改变。

推理界面的设计采用Java swing开发工具包。

本子系统使专家系统的内部复杂的推理机制通过简单的推理算法实现清晰的展示出来，从而降低了学生学习和理解专家系统内部推理机制的难度。

本子系统可以完成对两种推理算法实现相同的知识表示形式的功能。

利用推理诊断模块通过选择不同的推理算法实现了专家系统的推理功能，达到了降低学生对专家系统内部推理机制理解难的要求。

关键词：专家系统；推理机；Rete算法；JavaAbstractExpert System is a smart element of the computer program, it is able to solve complex problems by imitating human thinking in specific areas, and its application has penetrated into all fields. But the experts in education system development are very slow. As experts within the system reasoning process is extremely complicated and difficult to understand and learn for students, but also to bring about the difficulty in teaching. Therefore, the development of an experimental system of expert systems is very necessary.Experimental system used of expert system is divided into three sub-systems, namely the knowledge base system, reasoning machine, explained machine system. The reasoning is this machine system by the focus on the content. Java is the development language of this sub-system, using object-oriented design methods. In this subsystem, reasoning Rete algorithm based on the design of algorithms, do it on the basis of some changes. Reasoning interface design using Java swing development kits. This sub-system expert within the complex system of reasoning through a simple mechanism to achieve a clear inference algorithm show up, thus reducing the students to learn and understand expert reasoning mechanism within the system more difficult.This subsystem can be completed on the two inference algorithm to achieve the same knowledge that the form of function. Reasoning through the use of modules choose a different reasoning algorithm to achieve the reasoning of the expert system functions, to reduce the students to expert reasoning mechanism within the system difficult to understand the requirements.Keywords: expert system; reasoning machine; Rete algorithm; Java引言随着专家系统技术的发展，它已成为世界各国最热门的竞争性研究课题。

从Ontology的译名之争看哲学术语的翻译原则【摘要】本文探讨了哲学术语翻译中的重要原则，以Ontology的译名争议为例。

翻译原则的重要性在于确保准确传达原意，并避免误解。

对比不同翻译版本的影响表明了选择合适的译名对于理解哲学概念的重要性。

语言和文化背景会影响翻译，因此需要专业翻译者进行翻译工作。

哲学术语的特殊性需要更加谨慎地对待翻译。

从Ontology的译名争议可以看出翻译工作的专业性与严谨性的重要性，不同译名可能会带来误解与混淆。

在翻译哲学术语时需要慎重考虑各种因素，以确保准确传达原意。

【关键词】Ontology, 翻译争议, 哲学术语翻译, 翻译原则, 语言文化, 专业翻译, 哲学术语特殊性, 专业性, 误解混淆.1. 引言1.1 Ontology的译名争议Ontology这一哲学术语的翻译争议始终存在于学术界。

在不同的语言环境下，人们对Ontology的理解和译名存在着差异和争议。

最为广泛接受的翻译是"本体论"，但也有人认为这一翻译不够准确，甚至不恰当。

有学者主张将Ontology翻译为"存在论"或"实体论"，以更准确地表达其所涉及的概念。

在讨论哲学问题时，翻译的准确性至关重要，因为不同的翻译可能会给读者带来误解和理解上的混淆。

Ontology的译名之争实际上反映了哲学术语翻译的重要性。

如何准确、恰当地翻译哲学术语，是一个值得深入思考和研究的问题。

在这个过程中，理解专业翻译原则、充分考虑语言和文化背景的影响、以及重视哲学术语的特殊性，都将对翻译工作的质量产生重要影响。

1.2 哲学术语翻译的重要性哲学术语翻译的重要性体现在其对于哲学思想的传播和理解具有重要意义。

准确翻译哲学术语可以使得不同文化背景的人们更好地交流和探讨哲学问题，促进人类思想的交流和进步。

翻译哲学术语需要经过严谨的思考和专业的翻译技巧，以确保翻译结果符合原文的意旨，并且能够在目标语言中被准确理解和接受。

基于语义网的农业知识本体研究摘要：随着农业信息技术的发展，“信息孤岛”成为了农业信息技术进一步发展的一个障碍，而资源的组织与描述是解决这一问题的前提。

基于语义网构建农业元数据和农业知识本体，从而实现农业信息资源的透明共享。

另外还根据面向服务的系统开发方法，研究分析了农业数据资源、农业软件资源和农业硬件资源的服务化方法。

关键词：语义网；农业信息资源；知识本体农业信息技术是农业科学和信息科学相互交叉渗透而产生的新的学科领域。

经过半个多世纪的发展，农业信息技术已产生了包括农业专家系统、精准农业、虚拟农业、管理信息系统、决策支持系统、信息化自动控制技术、农业信息网络、农业数据库系统等多个应用领域，这些成果在农业科研和农业生产中都取得了很大的经济效益和社会效益。

但是现有的系统都是独立的，同样的数据，需要这一数据的不同部门可能要分别去采集；同样的处理软件，每个系统都要开发自己的版本；许多昂贵的仪器设备，本单位并不经常使用，而需要的人却无法得到。

这就导致了不同领域之间、领域内部的各个系统之间资源是分散的、功能是独立的、结构是异构的，系统之间无法实现信息资源的共享，造成了大量的人力、物力和财力的浪费，这就使得解决农业信息资源共享问题成了当务之急。

要实现农业信息资源共享，首要难题是资源的组织与描述。

一、农业信息资源的组织农业信息资源来源复杂，类型异构，分布在不同的地理位置。

这些农业信息资源如果不能进行有效的组织，就很难保证资源之间的兼容性和互操作性，对资源的使用效率就很难达到应有的要求。

要实现资源的兼容性和互操作性，就必需达到三个基本的要求：资源的服务化、虚拟化和层次化。

（一）农业信息资源的服务化农业信息资源的服务化就是为了实现用户对农业信息资源的透明访问，由资源提供者事先将资源封装并以服务的形式发布，用户可以通过访问封装过的服务使用相关的农业资源。

（二）农业信息资源的虚拟化资源虚拟化将使分散在不同地理位置上的、异构的资源融合在一起，对用户提供透明服务。

知识库和推理机是专家系统的核心组成部分。

专家系统是以知识库中存储的知识进行推理来获得问题解决方法。

由于目前大部分专家系统的知识库和推理机是针对特定的系统设计使用的，难以与其他相关领域的专家系统实现共享和重用，较难达到推理和事实的分离。

这使得花费大量的时间和精力构建的专家系统的知识库不能得到更好的应用，造成了资源的极大浪费。

目前，专家系统采用的知识表示方式十分多元化，包含产生式规则、语义网络、框架、逻辑等，这些表示方法各有其优缺点，但是在推理系统的构建过程中，知识的表示方式对推理的结果具有很大的影响，会直接影响专家系统的性能。

此外，知识表示的差异性，很大程度上制约了专家系统的共享性和重用性。

在专家系统中，可以利用具有推理能力的本体知识表示方式来进行推理系统的构建，通过具有分类和类别关系描述能力的知识表示方式，可以将过去难以描述的知识表示出来，通过较好的知识基础，可以提供更好的推理功能。

同时，本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明，为不同系统之间的互操作提供了基本的框架，是解决共享和互操作问题的有效的方法。

１专家系统专家系统是能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题的计算机智能系统。

知识库和推理机是典型专家系统的核心组成部分（如图一所示）。

知识库存储事实，为推理提供基础，推理引擎根据规则和事实进行推理，并将结果返回给用户。

图１专家系统的基本结构专家系统与传统的程序系统最大的区别就在于专家系统具有推理能力。

其主要过程是对事实和规则进行匹配，以产生新的事实，并应用规则，逐步推出最后的结论。

专家系统的推理是建立在知识库的基础之上的，知识表示的好坏，直接影响到了推理的结果。

目前常用的知识表示方法如产生式规则、谓词逻辑。

语义网络、框架等，难以对类别关系和层次进行表示，表示的知识难以共享和重用。

语义网络表示法的关系描述比较丰富，但其关系的定义都是任意制定的，难以进行机器运算，并且类别的实体和概念是表示在一起的，一个事物可能同时扮演类别和实例两个角色。

基于多Agent和Ontology的虚拟企业知识管理系统模型研
究
魏青;郭东强
【期刊名称】《科技管理研究》
【年(卷),期】2010(030)011
【摘要】针对虚拟企业知识管理对分布性、异构性、安全性、智能性等各方面的要求,构建基于多Agent和Ontology的知识管理系统模型,并详述虚拟企业与成员企业中的多个Agent是如何相互协作完成一项知识请求的过程.
【总页数】3页(P158-160)
【作者】魏青;郭东强
【作者单位】华侨大学工商管理学院,福建泉州,362021;华侨大学工商管理学院,福建泉州,362021
【正文语种】中文
【中图分类】G302
【相关文献】
1.基于移动Agent的分布式虚拟企业知识管理系统研究 [J], 黄敏;奚建清;孙波
2.基于多Agent的虚拟企业知识管理系统框架研究 [J], 杨波;徐升华
3.基于Ontology的Multi-Agent信息检索系统模型研究 [J], 孙倩;苗良
4.基于多Agent的政府知识管理系统模型研究 [J], 徐春婕;王锁柱;孙明慧;杜华
5.基于多Agent和XML技术的虚拟企业知识管理系统的研究 [J], 黄敏; 孙波; 奚建清
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信息科学中的专家系统与知识工程研究引言信息科学作为一门新兴学科，与计算机科学、数学、统计学、语言学等学科有着密切的关系。

在信息科学的研究和应用中，专家系统和知识工程起着举足轻重的作用。

本文将从理论与实践两个方面，探讨专家系统与知识工程在信息科学中的研究进展和应用价值。

一、专家系统的基本原理与结构专家系统是一种通过模拟人类专家的决策过程和思考方式，进行智能决策的计算机系统。

它通过对专家知识的提取、表示和存储，模拟人类专家的推理过程，实现对复杂问题的解决。

专家系统的基本原理可以概括为三个关键步骤：知识获取、知识表示与存储、推理与决策。

知识获取是指通过对专家进行访谈或观察，获取专家知识的方法和过程。

知识表示与存储是指将获取到的专家知识进行适当的抽象和表示，使得计算机能够理解和处理。

推理与决策是指利用已有的知识进行推理和决策，生成对特定问题的解答和推荐。

专家系统的结构通常由知识库、推理机和用户界面三个主要部分组成。

知识库是存储专家知识的地方，以一种能被计算机所接受和处理的形式存在，如规则库、框架库和案例库等。

推理机是专家系统的核心组成部分，它根据用户输入的问题和已有的知识进行推理和决策，生成最终的结果。

用户界面则是用户与专家系统之间进行交互的接口，包括输入问题、获取答案和展示推理过程等功能。

二、知识工程的研究方法与应用领域知识工程是专家系统研究的重要分支，它致力于通过系统化的方法和技术，对专家系统中的知识进行建模、获取、表示、存储和应用。

知识工程的研究方法主要包括知识获取、知识表示和知识推理三个方面。

知识获取是指通过对专家进行访谈、观察或问卷调查等方式，获取其知识和经验，并将其转化为计算机可处理的形式。

知识获取的方法包括结构化访谈、半结构化访谈、观察法、问卷调查等。

在知识获取的过程中，需要充分考虑专家的知识表达方法和思维方式，以准确地捕捉和记录其知识。

知识表示是指将获取到的专家知识进行适当的抽象和表示，以便计算机能够理解和处理。

Ontology及其在知识组织中的应用作者：孙鑫来源：《经济研究导刊》2011年第27期摘要：随着信息技术的不断发展，知识组织的技术手段也逐渐趋于丰富，Ontology就是一种新型的知识组织方法工具。

对Ontology的概念、构成和分类进行了简单介绍，并对它与传统知识组织工具进行了辨析，最后还具体分析了Ontology在知识组织中的应用。

关键词：Ontology 知识组织应用中图分类号：TP3文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）27-0215-03一、Ontology概述1．Ontology的起源和概念。

Ontology（本体）原本是一个哲学上的概念，是表述哲学理论的一个术语，由希腊ontos（存在）与logos（学说、言论）派生而来。

在西方哲学史中，它被解释为“关于存在及其本质和规律的学说、言论”。

可以这样理解，作为一个哲学概念，Ontology是对客观世界的一个特定的分类体系，这个体系不依赖于任何特定的描述语言。

近一二十年来，Ontology也逐渐受到计算机科学科学界的关注，从研究的情况可以看出，把现实世界的某个应用领域抽象或概括成一组概念及概念间的关系，构造这个领域的本体，会使计算机对该领域的知识的处理与组织大为方便。

因此本体论现在已被广泛应用在知识工程、知识表示、信息检索、信息摘要、知识管理等领域。

在知识工程领域，Neches等人最早给出了对于Ontology的定义，他认为，“一个Ontology 定义了组成相关领域词汇的基本术语和关系，以及用于组合术语和关系以定义词汇的外延的规则。

”（Neches R，1991）此后，很多学者都对ontology给出了自己的定义，但是始终没有形成一个统一的认识。

美国斯坦福大学的知识系统实验室的学者Gruber指出，“An ontology is an explicit specification of a conceptualization”（Gruber，1993），即“本体是概念化的一个明确的规范说明”，几年后，学者Borst对这个定义作了进一步的修改，认为，“Anontology is a explicitly formal specification of shared conceptualizat ion”（Borst，1997），即“本体是对共享概念模型的明确的形式化的规范说明”。