煤矿领域本体概念更新和不确定性推理方法研究

发布时间：2020-03-24 17:05

【摘要】：煤炭产业在我国某些地方经济中占据很大的比重,同时煤炭行业也是事故多发行业。鉴于事故灾难对煤矿安全生产以及矿工生命安全造成了严重影响,且传统的煤矿安全监测没有很好地考虑到矿井环境的复杂性,无法全面监测到井下的危险情况。本文采用本体对井下情境信息进行抽象化,并结合本体推理机制,充分获取情境中的隐含信息,提高煤矿安全监测水平。在查阅和分析煤矿领域知识特点的基础上,结合七步法构建了井下通风系统和运输系统本体模型,并具体展开了以下研究:为了实现本体概念的自动更新,减少对领域专家的过多依赖,给出了一种基于语义相似度的本体概念更新方法(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method,SSOCUM)。首先,实现了一种改进的基于WordNet的相似度算法,该算法在计算路径长度的基础上,综合考虑了概念的节点深度以及信息量对相似度结果的影响。随后,为了弥补基于WordNet的相似度算法没有考虑概念属性所携带的语义信息的不足,加入属性相似度对其进行调整。最后,通过计算概念间的综合相似度完成新概念的添加,实现本体更新。为了将本体相关技术运用到煤矿安全监测中,根据煤矿三大规程构建了基于Jena的本体推理规则库。利用本体推理技术全面识别作业环境中潜在的危险因素,提供智能化的监测和预警。鉴于本体推理中存在的不确定、不可靠问题,运用改进的证据理论对本体推理规则进行整合,消除规则冲突,实现井下安全状况的综合评估。最后,通过实验的方式验证了相似度算法以及本体概念更新方法的有效性和准确性。并选取模拟数据进行井下环境评估的仿真实验,结果表明,证据理论与本体推理相结合的方法具有一定的可行性,并且有效提高了结果的准确率。基于以上研究成果,设计并实现了基于本体推理的煤矿安全监测系统,为进一步保障煤矿安全生产起到了一定的参考指导作用。
【图文】：

图 2.1 本体分类Fig.2.1 Ontology classification本体模型对领域的依赖度划分得到的高和最低层次，任务、领域本体位于化的主题、描述对象、开发目的、内

七步法是由斯坦福大学医学院开发的基于Protégé建模软件的本体构建方法，该方法将构建领域本体的过程分为七个阶段，在多个学科领域具有一定的通用性，开发过程如图2.2所示。图 2.2 七步法本体开发流程Fig.2.2 The flow chart of seven steps method to develop ontology（2）METHONTOLOGY 法METHONTOLOGY 法是由马德里理工大学研究 AI 的实验室提出的一种结构化的本体构建方法，常用于构建化学领域的本体。该方法的具体过程类似于软件工程开发过程，包括管理、开发、维护三个阶段，，针对各阶段的具体内容展开详细地描述，各部分内容如图 2.3 所示。图 2.3 METHONTOLOGY 法本体开发流程Fig.2.3 The flow chart of METHONTOLOGY method to develop ontology
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TD76

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本文编号：2598604