智能主体在构件检索中的知识处理研究

合集下载

智能主体在构件库系统中的应用研究

１分布式构件库系统
图ｌ本文提出的基于主体的上海分布式构件库系统的是
体系结构，由上海构件库系统和各企业构件库系统组成。我们
建立分布式构件库系统的基本思想是：持各个构件库地理分保布和实现机制不变的前提下，上海构件库系统上添加电子公在告牌，原各个构件库系统上增加多个主体：布主体、索在发检主体和请求主体，些主体通过公共的由发布区、索区和反这检
０引言
近年来，能主体（主体）为人工智能、件工程等领智或成软域的研究热点，电子商务、息检索、动计算、布计算、在信移分知识管理等方面都有着广泛的应用 “ 基于构件的软件开发。
Ａｓｒｃ：Ｃｍｐｎｎ—ａｅｏｗａｅｄｖｌｐｎＣＳｂｔａｔｏｏｅｔｓｄｓｆｒｅｅｍｅｔ（ＢＤ）ｃｌｉｒｖｅｅｃｅｃｆｏｔｒｅｅｏｍｅｔｎｕｌｙａｌｂｔｏａｌｍｐｏｅｈｆｉｎｙｏｆｅｄｖｌｐｎｄｑａｔｓｌｔｉｓｗａａｉｗｅ
ＬＡＮｅ —ｅ，ＬＵｉｇａｇＷｎｆｉＪ— ｕｎ
（ｏｌｅｆｏｐｔｒｃｎｅＳｕ — ｅｔｌｉｅｉｒｔｎｌｉ，Ｗｕａ３０４ＣｉａＣｌｇｍｕｅｉｃ，ｏｔＣｎｒｖｒｔｆｉａｔｓｅｏＣＳｅｈａＵｎｓｙｏＮａｏｉｅｈｎ０７，ｈｎ）４

基于人工智能的知识图谱构建和应用研究

基于人工智能的知识图谱构建和应用研究随着人工智能技术的快速发展，知识图谱逐渐成为人们关注的热点。

知识图谱是一种以实体、属性和关系为基本元素，将具有概念、信息量的事物组织成图谱的知识表示方法。

基于人工智能技术的知识图谱构建和应用研究，可以为人们提供更为便捷的知识获取和信息交互方式。

一、知识图谱构建知识图谱的构建是一个复杂的过程，需要多种技术手段的综合运用。

其中，最核心的技术是自然语言处理(NLP)和数据挖掘技术。

通过对数据的抽取、清洗和归纳，结合专家知识和数据关联技术，可以得到更为准确、丰富的知识图谱。

在构建知识图谱的过程中，需要对实体、属性和关系进行统一的定义和组织。

而自然语言处理技术的发展，能够自动识别实体和关系，并从大规模文本数据中挖掘出属性信息，极大地促进了知识图谱的构建。

同时，图数据库和联邦查询技术等技术手段，也为知识图谱的存储和查询提供了更优秀的解决方案。

二、知识图谱应用知识图谱可以应用于各个领域，如金融、医疗、物流等。

下面介绍几个知识图谱应用的实例。

1、金融领域在金融领域，知识图谱可以为银行业、保险业等行业提供更为准确的风险评估和投资建议。

通过对公开数据的抽取和整合，以及对客户关系和市场变化的监控，可以建立客户、产品、市场等多方位视角的关系图谱，为金融机构提供更全面的决策参考。

2、医疗领域在医疗领域，知识图谱可以为疾病的预防、诊断和治疗提供支持。

通过知识图谱的构建，可以整合不同的医疗数据源，建立疾病与症状、药品与疾病等关系，在为患者提供个性化治疗方案的同时，还能为医生提供更准确的诊断依据。

3、物流领域在物流领域，知识图谱可以提供更为高效、优化的物流路线和仓储管理方案。

通过对物流市场、运输方式、仓储设施等多方位进行关系建立，可以分析和预测物流瓶颈、需求变化等信息，为企业提供更为精细的物流规划方案。

三、知识图谱未来发展知识图谱的发展潜力巨大，未来将在更多的领域得到广泛的应用。

当前，知识图谱的应用主要集中在高端领域，如金融、医疗等。

人工智能技术在建筑结构设计中的应用研究

人工智能技术在建筑结构设计中的应用研究人工智能技术在建筑结构设计中的应用已成为建筑行业的一个重要趋势。

通过利用人工智能技术，建筑设计可以变得更加智能化、高效化和创新化。

本文将探讨人工智能技术在建筑结构设计中的应用研究，包括机器学习、深度学习、虚拟现实等方面的技术，并探讨其在建筑结构设计中的优势和挑战。

一、机器学习在建筑结构设计中的应用机器学习是一种基于数据进行模式识别和预测的技术。

在建筑结构设计中，机器学习可以通过建立大量的数据模型，来预测建筑结构的强度、稳定性和耐久性等参数。

例如，可以通过机器学习算法来分析建筑结构在地震或风灾等自然灾害中的抗震和防护能力，从而优化结构设计，提高建筑结构的安全性和可靠性。

另外，机器学习还可以在建筑结构的优化设计中发挥重要作用。

通过分析大量的建筑数据和设计参数，机器学习可以生成多种优化方案，帮助设计师在短时间内找到最佳的设计方案。

这种智能化的设计方法可以大大缩短设计周期，降低设计成本，提高设计效率。

二、深度学习在建筑结构设计中的应用深度学习是一种模拟人类神经网络的技术，可以通过多层神经网络来进行模式识别和预测。

在建筑结构设计中，深度学习可以通过分析建筑结构的大量数据和参数，来预测建筑结构在不同工况下的受力情况和变形情况。

例如，可以利用深度学习技术来预测建筑结构在地震、风荷载、温度变化等外部荷载作用下的变形和应力分布情况，帮助设计师更好地优化结构设计。

此外，深度学习还可以通过模拟建筑结构的优化过程，来生成更加智能化和创新化的设计方案。

三、虚拟现实在建筑结构设计中的应用虚拟现实是一种模拟现实环境的技术，可以通过三维模型和仿真技术，使设计师可以在虚拟环境中进行建筑结构设计和优化。

在建筑结构设计中，虚拟现实可以帮助设计师更直观地理解建筑结构的受力情况和变形情况，从而更好地进行结构设计。

虚拟现实还可以与机器学习和深度学习技术结合，通过模拟建筑结构的受力情况和变形情况，来生成更加智能化和创新化的设计方案。

机器人本体知识图谱构建及应用研究

机器人本体知识图谱构建及应用研究在人们的印象中，机器人一直就是一个神奇的存在。

在科技不断地进步，人工智能应用日益普及的今天，机器人的种类和应用领域也在日渐扩大。

然而，要让机器人在各个领域发挥更大的作用，就必须不断地深入挖掘其本体知识，并在此基础上实现本体知识图谱的构建和应用。

一、机器人本体知识概述机器人本体知识是指机器人在具体应用领域中所需要掌握的知识范围。

这个范围包括了机器人需要掌握的任务目标、任务环境以及任务执行方式等内容。

本体知识的建立首先要求机器人必须要具备机器人感知和决策能力，才能更好地将外界信息爬取入本体知识中。

机器人的本体知识主要有三种形式：本体词典、本体模型和本体知识图谱。

1. 本体词典：是一种常用的本体知识形式，其中包含了机器人在某一个特定领域中所需要掌握的所有词汇和术语。

这些词汇和术语是与机器人本体知识紧密关联，并且对机器人完成特定任务非常重要的。

2. 本体模型：是一种表述方法，是对机器人本体知识的一种抽象表述方式，是对本体词典的补充和完善。

通过本体模型，机器人能够更加深入地理解领域规则和领域约束条件。

3. 本体知识图谱：是对本体知识的一种可视化呈现方式。

本体知识图谱能够将本体知识的各个部分以及它们之间的关系展示出来，并通过人可以直观地了解机器人的本体知识框架，进而更好地做出适应性决策。

二、机器人本体知识图谱构建方案在机器人应用领域中，机器人的本体知识图谱通常需要采取的建立方式为：分层建模和分步构建。

1. 分层建模机器人的本体知识通常是分层次的。

建立本体知识图谱时，可以按照机器人决策的三个层次：感知层级、决策层级和执行层级，将本体知识进行分层建模。

具体流程如下：（1）感知层级。

包括了机器人所感知到的任务环境和任务目标。

任务目标能够在机器人的术语词汇库中被识别。

（2）决策层级。

包括了机器人在完成特定任务过程中需要进行决策的各个环节。

决策的依据就是从机器人本身的本体知识库中获取相关的概念和实例，然后进行推理和判断。

基于Lucene的全文检索构件的研究与实现

开发工具包，而不是一个具备完整特性的应用程序。所以，用使
０引言
随着信息时代的来临，人们每天都要面对海量的数字信息。为了帮助人们在海量信息中快速找到有价值的信息，来越多越的软件系统提供全文检索功能。为了给软件系统添加全文检索功能，件开发人员需要对软全文检索的工作原理、实现作深入研究，这是一个费时费力的过程。尤其对于已经开发好的系统，添加新的功能会导致对原有系统的修改，增加不稳定的因素。如果有一套完整的全文检索
构件，能够根据用户的需要实现全文检索，让用户的投入最而
Ｌｃｎｕｅｅ构件全文检索需要在它的基础上做二次开发。Ｌｃｎ可以对任何的文本数据做索引和搜索。它不管数ｕｅｅ据是什么格式，只要能转化成文本，都能处理ｊ它。许多项目都使用了Ｌｃｎｕｅｅ作为其后台的全文检索引擎，比较著名的有
第２７卷第２期
２１００年２月
计算机应用与软件
ＣｏｕｔｒＡｐｉａｉｎｎｆｗａｅｍｐｅｐｌｔｏｓａｄＳｏｔｒｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ２１２．
Ｆｅ２０ｂ．０１
基于Ｌｃｎｕｅｅ的全文检索构件的研究与实现
ｓｓｏｈｒｈｔｃｕｅｏｕｅｅａｄｔｅｄｆｃｓｏｕｅｓＳｉｄｘｎ，ａｄｔｅａｅｏｈｔｌｔｘｅｒｅａｏｏｅｔｓｄｓｇｅｎｅｎｔｅａｃｉｔｒｆｃｎｎｅｅｔｆｃｎｅ’ ｎｅｉｇｎｈｎｂｓｎｔａｆｌｅｔｒｔｖｌｍｐｎｎｅｉｎｄａｄｅＬｈＬａｕ — ｉｃｉ

构件检索

构件检索需求分析1.概述构件检索就是用户从目标构件库中检索出满足需求或接近需求的构件。

构件检索一直被认为是构件库系统管理的核心技术问题，构件的检索方法依赖于构件的分类描述方法。

构件检索需求列表●为检索构件建立分类模式；●能较准确的检索所需构件；●提供可视化的检索工具；功能列表●能通过关键词或刻面属性检索构件；●查看构件的基本信息；●可以选择需要用到的构件；2.构件分类模式合理有效的构件分类方式是构件的检索的基础，同时也方便了构件库管理人员管理构件，对用户更好的理解构件奠定了基础。

典型的分类模式基于以下三种表示方法：基于信息检索的方法、基于人工智能的方法和基于形式化规约的方法。

目前使用的大多数资产分类模式都是基于信息检索的方法。

信息检索分类方法分为两类：1)基于受控的词汇表分类：分类术语的数目是有限的，并且术语的组合也是按照一定语法进行的；2)基于不受控的词汇表分类：分类术语的数目是不受限制的；大部分复用分类模式都是基于不受控词汇表的方法，如自由文本；或者基于受控词汇的方法，例如枚举、刻面、“属性-值”方法；其中基于受控的词汇表方法是目前研究的重点。

常用的分类模式有四种：●关键词分类模式●枚举分类模式●刻面分类模式●“属性--值”分类模式检索工具结合关键词分类模式和刻面分类模式对资产进行检索，关键词分类模式是用关键词索引的术语和描述是从资产的文档中自动提取出来的，或者由对资产进行分类的人员填写。

在刻面分类模式中，类别是根据一组有序的刻面来定义的。

多个分类刻面描述了资产的不同属性。

每个刻面有一组有限的、有效的术语或取值。

例如：“使用环境”为一个刻面，而“uCOS”、“Linux”为其中的属性；同样可以包括“语言”、“领域”等刻面以及其各自的相关属性。

检索原型界面如图1所示：图1 构件检索原型图3.构件检索工具构件检索工具必须包含通过关键词或刻面属性检索构件、查看构件基本信息等基本功能。

构件检索对话框如图2所示图2 构件检索对话框检索结果将显示在构件检索对话框中，以表格的形式列出构件相关属性以便用户查看。

建筑结构设计中的人工智能应用

建筑结构设计中的人工智能应用随着科技的不断进步和人工智能技术的日益发展，人工智能在各个领域都得到了广泛的应用，包括建筑结构设计。

人工智能在建筑结构设计中的应用，不仅仅提高了效率和准确性，还推动了建筑行业的创新和发展。

本文将深入探讨人工智能在建筑结构设计中的应用，并对其带来的影响进行分析。

一、人工智能在结构分析中的应用1. 结构优化设计结构优化设计是建筑结构设计的重要环节之一，通过优化设计可以提高建筑物的稳定性和安全性。

传统的结构优化设计需要大量的计算和试错，耗时且效果不理想。

而借助人工智能技术，可以通过建立有效的算法模型，提高结构分析的速度和准确性。

人工智能可以通过学习和模拟建筑结构的工作原理，实现自动化的结构优化设计，大大降低了设计的时间和成本。

2. 数据处理与挖掘在建筑结构设计过程中，收集并处理大量的数据是必不可少的。

人工智能可以通过数据挖掘的技术，从大数据中提取有用的信息和规律，帮助设计师更好地理解和分析结构模型，并为结构设计提供支持和指导。

同时，人工智能还可以通过分析建筑结构的历史数据和经验，提供更准确的预测和建议，以改进现有设计方案。

二、人工智能在结构计算中的应用1. 结构计算模型在建筑结构设计中，为了保证结构的稳定性和安全性，需要进行大量的结构计算。

人工智能可以通过建立结构计算模型来模拟和预测不同负荷下结构的行为和性能。

通过模型的学习和训练，人工智能可以快速准确地进行结构响应和损伤评估，帮助设计师做出更科学合理的决策。

2. 结构优化算法结构优化算法是人工智能在建筑结构设计中的一个重要应用方向。

通过建立高效的优化算法模型，可以帮助设计师快速找到最佳的结构设计方案。

人工智能可以基于已有的结构数据和规范，自动生成最优化的结构参数，提高结构设计的效率和准确性。

此外，人工智能还可以根据具体的需求和约束条件，进行多目标优化设计，以满足不同的设计要求。

三、人工智能在结构监测与维护中的应用1. 结构监测与诊断人工智能可以应用于建筑结构的实时监测与诊断，通过传感器、数据采集系统等设备，收集和分析结构的运行数据。

软件工程中的构件重用技术研究

软件工程中的构件重用技术研究在软件工程中，构件重用技术是一种非常重要的技术手段，它可以帮助软件开发人员更加高效地开发出高质量的软件系统。

构件重用技术是一种将可重用的组件设计、实现、测试并加以维护的技术，以便在开发新软件的过程中能够重复使用这些组件。

本文将详细探讨构件重用技术在软件工程中的应用和实践。

一、构件重用技术的意义构件重用技术的存在，主要是为了解决软件开发人员在开发软件的时候重复造轮子的问题。

因为每个软件系统都需要一些共同的基础构件来实现基础功能，例如界面设计、输入输出处理、网络连接等等，这些共同的构件往往会被重复设计、开发和测试。

这不仅会导致资源浪费，还会影响软件开发的效率和质量。

因此，构件重用技术的存在就是想要将这些基础构件抽离出来，以便于开发人员在开发新的软件系统时能够直接复用这些构件，从而提高开发效率和质量。

二、构件重用技术的核心构件重用技术的核心在于组件的设计与实现。

好的组件设计和实现可以为软件系统提供高性能、高可靠性和高可维护性。

为了达到这个目标，需要通过以下方式来完成：1.抽象化：将组件的某些特定功能和实现细节抽象为公共接口和实现，以便于其他开发人员重新利用它们。

2.封装化：将组件的处理逻辑隐藏在组件的内部，只对外提供公共接口，以便于其他开发人员，只需要使用这些公共接口，便可以完成功能的使用任务，而不需要了解组件的具体实现。

3.拆解化：将组件分解为更小、更简单、更易于管理的部件，以便于将不同的组件组成更复杂的系统。

三、构件重用技术的常见实践1.面向对象编程：面向对象编程是一种将真实世界中的实体和其相应的行为进行建模的编程方式。

它以类为基础，将对象（实体）和其行为（方法）作为封装化的组件来处理。

面向对象编程可以提供类的继承、多态、封装和抽象等特性，提供了组件设计和实现的重要基础。

2.开放式系统：开放式系统是指可以被其他系统和组件调用和扩展的系统。

开放式系统的存在，可以帮助软件开发人员更加灵活地使用和扩展现有的组件。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｔｅａａｉｔｏｅｒｎｗｉｆｒａｉｎｎｕｄｔｔｅｒｎｗｌｄｅａｅｏｅｐｈｒｔｅａｒｓｌｅｅｔｅＴｉｈｃｐｂｌｙｌａｎｅｉｔｎｏｍｔａｄｐａｅｈｉｏｋｏｅｇｂｓｔｋｅｔｅｅｒｖｌｅｕｔｆｃｉ，ｈｓｉｓｖ
。ＤｐｒｎｆＣｍｕｅｃｅｃｎｎｉｅｒｇＦｄｎＵｉｒｉ，ｈｎｈｉ２０３）（ｅａｔｔｏｏｐｔＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｉ，ｕａｎｅｓｙＳａｇａ０４３ｍｅｒｎｖｔ
（ｈｎｏｇＦｎｎｅＣｌｇ，ｎｎ２０１）ＳａｄｎｉａｃｏｌｅＪａ５０４ｅｉ
Ｅｍｉｙｕ＠ｆｄｎｄ．－ａ：ｘｅｕａ．ｕｃｌｊｅａ
摘要分布式构件库系统中，能主体可通过协作联合完成用户的检索要求。对构件检索来说，定哪些构件库拥有智确
目标构件是一个需要首先解决的数据源选择问题。智能主体拥有自己的知识库，且需要具备学习能力，更新其知识并能
ｐｐｒｄｓｕｓｓｈｕｄｔｂｅｇｎｓｈｔａｉｃｒｏａｅｅｉｆｒａｉｎｎｏｎｘｓｉｇｎｗｌｄｅａｅＷｅｌｏａｅｉｃｓｅｔｅｐａａｌａｅｔｔａｃｎｎｏｐｒｔｎｗｎｏｍｔｉｔａｅｉｔｋｏｅｇｂｓ．ａｓｏｎｐｏｏｅｍｅｈｄｏｋｏｌｄｅｅｃｐｉｎｎｕｄｔｂｓｄｎｏｉａｐｏｒｍｍｉｇＴｈｓｒｐｓａｔｏｆｒｎｗｅｇｄｓｒｔａｄｐａｅａｅｏｌｇｃｌｒｇａｉｏｎ．ｉｍｅｈｄａｅｅｕｅｈｔｏｃｎｘｃｔｔｅｕｄｔａｋｆｌｗｎｅｌｒｔｅｕｄｔｇｐｌｙＴｅｕｄｔｂｅｇｎｓｗｅｐｏｏｅａｅｃｅｒｓｍａｔｓａｄａｅａｌｐａｅｔｓｏｌｉｇａｄｃａａｉｐａｉｏｉ．ｈｐａａｌａｅｔｏｖｎｃｒｐｓｄｈｖｌａｅｎｉ，ｎｒｂｅｃｔｅｌｗｔｎｏｓｓｅｔｉｆｒａｉｎｉｅａｉｅｙｎｅｌｅｔｗａ．ｏｄａｉｉｃｎｉｔｎｎｏｈｍｔｎａｒｌｔｌｏｖｉｔｌｇｎｙｉＫｅｗｏｄ：ｄｃａａｉｅｌｇｃｉｔｌｇｎｇｎ，ｉｔｂｔｄｃｍｐｎｎｅｏｉｒ，ｅｒｖｌｄｔｏｒｅｓｌｃｉｎｙｒｓｅｌｒｔｏｉ。ｎｅｌｅｔａｅｔｄｓｉｕｅｏｏｅｔｒｐｓｔｙｒｔｉａ，ａａｓｕｃｅｅｔｖｉｒｏｅｏ
维普资讯
智能主体在构件检索中的知识处理研究
薛云皎。钱乐秋－彭鑫徐如志
。复旦大学计算机科学与工程系，（上海２０３）０４３
（东财政学院计算机工程学院，南２０１）山济５０４
ＡｂｔａｔＴｅｎｅｌｅｔｇｎｓａｐｒｒｓｒｃ：ｈｉｔｌｇｎａｅｔｉｃｎｅｆｍｔｅｅｒｅａｒｑｅｔｒｍｕｅｓｉｃｌｂｒｔｎｎｄｓｂｔｄｏｈｒｔｖｌｅｕｓｓｏｉｆｓｒｖａｏｌｏａｉｉａｉｒｕｅａｏｔｉｃｍｐｎｎｒｐｓｔｒｓｓｅＴｅｒｒｐｏｌｍｔｓｌｅｎｅｒｖｌｓｈｓｌｃｉｎｆｄｔｓｕｃ，．．ｔｌｃｔｏｏｅｔｅｏｉｙｙｔｍ．ｈｐｍａｏｉｙｒｂｅｏｏｖｉｒｔｅａｉｉｔｅｅｅｔｏａａｏｒｅｉ，ｏｏａｅｏｅｗｉｈｅｏｉｒｅｍａｐｓｅｓｈａｇｔｏｏｅｔ．ｈｉｔｌｇｎａｅｔａｅｈｉｗｋｏｅｇａｅＴｅｎｅｈｃｒｐｓｔｉｓｏｙｏｓｓｔｅｔｒｅｃｍｐｎｎｓｅｎｅｌｅｔｇｎｓｈｖｔｅｒＴｉｏｎｎｗｌｄｅｂｓ．ｈｙｅｄ
库以保持检索结果的有效性。文章讨论了可更新的主体，它可以将新的信息合并到给定的知识库中。我们提出了一种基
于逻辑程序设计的知识表达和更新方法，方法遵从声明式更新策略以执行更新任务。们所提出的可更新主体具有清该我晰的语义。能够以恰当的方式处理不一致的信息，而较智键词声明式逻辑智能主体分布式构件库检索数据源选择文章编号１０ — ３１（０６０ — ０１Ｏ文献标识码Ａ０２８３－２０）８０ｌ一５中图分类号１Ｐｌ１１３
ＲｅｅｒｈｏｈｓａｃｎｔｅＫｎｗｌｄｅＭａａｅｅｔｉｍｐｎｎｔｉｖｌｏｅｇｎｇｍｎｎＣｏｏｅｔＲｅｒｅａ
ｂｎｅｌｅｔＡｇｎｙＩｔｌｇｎｅｔｉ
ＸｅＹｎｉｏＱｉｎＬｑｕＰｎｉＸｚｉｕｕｊａａｅｉｅｇＸｎｕＲｕｈ