基于知识本体的资源管理平台框架设计与实现

针对大量领域信息资源缺乏有效内容分析这一问题,设计、开发了通过构建领域本体来充分发掘信息资源之间内在关系,实现信息资源增值服务的原型系统.首先构造了服装知识本体CO(Costume Ontology)用来表示服装领域知识.利用CO对被管信息资源进行语义描述,在描述数据库的基础上,实现基于语义的信息检索.讨论了服装知识本体的建模过程,本体的形式化表示以及存储方式.实验系统采用J2EE架构,开发了存储组件、语义查询接口组件、语义分析组件和语义推理组件.通过使用资源描述框架RDF,实现被管信息资源到知识本体层的映射.通过语义分析和语义推理,可以充分利用信息资源之间的关系实现相关信息资源检索与语义融合.     

MBD模型本体建模及检索技术研究与应用

针对产品全三维数字化研制中产生的MBD历史建模数据重用性需求,提出了一种基于本体技术的MBD模型知识表达与管理方法,综合考虑几何信息与非几何信息进行检索应用。首先,根据MBD数据集规范性要求,以模型检索为目的,构建本体结构,分为几何信息层与非几何信息层进行具体阐述;其次,根据已构建本体结构,给出几何信息层与非几何信息层相似性对比方法;最终,综合几何信息与非几何信息,实现MBD模型检索。本文方法通过本体技术,将MBD模型数据进行结构化、语义化表达和存储,在此基础上,综合考虑几何信息相似度及非几何信息相似度,进行相似模型检索,实现MBD模型信息重用。     

智慧城市多模式数据融合模型

随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式特性。如何让这些多模式的城市数据关联起来,实现它们的互通互联,挖掘出更丰富多样的信息,从而能更好地指导智慧城市的构建,是本领域的难点。本文提出了一个城市多模式数据融合模型,即多模式互联生长（MICROS）模型,并从3个层面对该模型进行了描述。首先,针对多模式数据的特点,重点描述了多模式数据多源、异构、时变、高维等特点。其次,针对多模式数据的特点,自底向上构建实现针对多模式数据的融合过程的3层基础模型,分别是服务信息描述模型、元数据模型和数据互联模型。最后,在这3层模型的基础上,本文提出了一个适用于智慧城市建设的多模式数据融合模型。      

科技资源信息检索关键技术

科技资源具有地理分布广、异构、复杂、海量的特点,为了高效查找和使用科技资源,提出了实现科技资源组织、表示、传输和访问的有效方法.设计了数据层、数据连接层和表示层3层体系架构,使检索系统具有开放性和扩展性.利用元数据技术实现科技资源的统一组织和表示,并基于轻量级目录访问协议LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)的目录服务机制实现了科技资源元数据的存储和访问.提出了科技资源信息检索的多级缓冲机制和结果排序模型,对数据查询的性能进行了分析和优化,提高了查询速度,并可优先返回价值高的查询结果.      

面向语义的C4ISR/Sim集成系统设计

采用面向服务的体系结构(SOA, Service-Oriented Archilecture)的C4ISR/Sim集成系统可以借助其体系结构的优势,达到信息获取方式和信息表示语法上的一致.提出的面向语义的C4ISR/Sim集成系统通过扩展SOA,采用系统的层次化的语义体系不仅改善了系统构建的灵活性、可重用性和可扩展性等问题,而且实现了集成系统的语义互通.该体系结构以核心服务层的领域本体模型为基础,扩展定制服务层的模型服务语义描述,通过语义服务匹配,实现应用层的需求描述到系统组成之间的自动映射.原型系统的实现证明了设计方法的正确性和可行性.      

临近空间科学探测数据的共享与实践

为促进鸿鹄专项临近空间科学探测数据资源的有效应用,为国家科学数据资源增加新的数据成员,开展临近空间科学探测数据共享相关技术研究.依据相关元数据国家标准与规范,借鉴参考多个领域科学数据元数据的构建方法,通过分析临近空间科学探测数据的数据特征,研究设计了符合临近空间科学探测数据共享需求的核心元数据模型,从不同角度描述了临近空间科学探测数据的数据特征和用户访问数据时所关心信息,并基于该模型实现了临近空间科学探测数据资源目录服务,设计了临近空间科学探测数据共享服务平台,实现了临近空间科学探测数据的归档管理和共享分发,为使用鸿鹄专项数据开展科学研究和有效应用提供了有效支撑.      

基于本体的语义相似在维修案例推理中应用

案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)方法基于历史经验对新问题进行求解,适于飞机维修保障的知识表达和应用.针对飞机维修保障过程中涉及故障记录、诊断分析、维修处理等诸多方面和专业的特点,对相关信息和专业知识的分类方式及相互关系进行了讨论,给出维修保障领域知识和案例知识定义.通过面向对象分析方法建立了产品、故障模式、故障原因和数据字典等领域知识的本体模型,实现知识的一致性描述;重点对案例本体构建和检索进行了研究,基于领域本体结构的深度和出度计算案例特征的语义相似性,给出维修保障案例匹配方法,在此基础上开发了飞机维修保障知识管理系统并给出应用实例.     

基于语义的仿真网格模型资源发现技术

针对现有网格资源管理中间件缺乏对仿真模型资源语义层次的描述和发现匹配这一问题,引入本体概念,定义了仿真模型描述本体,实现了对仿真模型的语义描述;提出了基于本体推理的仿真模型语义匹配算法,将仿真模型语义匹配的量化程度映射到了 上的连续值域,并且支持仿真模型输入/输出的组合匹配;将研究结果应用于仿真网格的仿真模型匹配发现服务的实现中,通过典型的应用实例,有效地验证了提出的仿真模型描述本体和语义匹配算法.      

基于多语义线索的跨模态视频检索算法

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元（GRU）捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。      

产品协同设计中异构模型数据融合的有效策略

针对复杂产品设计中，不同设计工具产生的模型数据之间的融合问题，提出了一种工具间端到端的异构模型数据融合策略。利用数据库管理动态特性，通过模型信息共享，实现异构模型数据之间的融合。在OpenMBEE系统集成环境中，通过建模工具CREO二次开发，利用所提策略获取全生命周期设计中的动态模型属性信息，通过3D模型编辑及重用功能测试，验证了所提策略的有效性。利用自动获取可视化模型属性信息的智能算法，设计一种基于Transformer模型与双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型相结合的模型属性智能提取算法，利用神经网络的多层感知特性，通过对模型中属性文本信息进行深度学习、特征分析，实现了对异构数据属性信息的自动提取功能。利用CAMEO建模工具设计的需求分析模型构建模型数据集，验证了智能模型信息自动提取功能的有效性。      

一种面向工业互联网的云存储方法

工业互联网是工业信息化进程中最受关注的热点,海量异构数据管理是其中的重点之一。传统的关系数据库（RDB）对海量多源异构数据的读写和检索都存在性能瓶颈,而近年来兴起的云数据管理方法主要是针对“键-值”（K-V）模式,无法依靠主键以外的数据属性对数据进行快速查找。提出了一种面向工业互联网的云存储方法——StoreCDB,在异构采样数据统一表达数据模型基础上,实现非结构化存储管理,同时,利用两级索引实现海量数据的快速检索。通过实验,在分布式集群实验平台上,采用海量高铁列车运行模拟数据,验证了StoreCDB具有良好的异构数据存储和检索性能,为工业互联网提供了一种新的数据管理方法。      

一种基于自动分区的海量科学数据计算框架

在科学研究领域, 存储容量、处理效率和分析精度并不能适应科学数据的指数级增长速度。通过对科学数据结构与标准的研究, 提出了一个海量科学数据计算框架BSDF。提出了一种基于模型驱动的统一数据接口, 实现对异构科学数据的无差别访问；提出了一种基于元数据的自动分区算法, 通过参数预取与超平面维度计算确定任务颗粒度。实验结果表明:与H5Spark科学数据计算框架的基于9项基准测试的性能相比, BSDF计算框架提升了39%~68%；在特定领域PKTM的算法优化上, BSDF达到了41.62倍的加速比。      

Bayesian approach to retrieval of vertical ozone profile from radiometry data

A technique for retrieving vertical distributions (profiles) of atmospheric gas constituents from data of passive remote sensing of the atmosphere is proposed. The goal of the technique based on the statistical (Bayesian) approach to solution of inverse problems is construction of probability distribution for a sought quantity throughout the interval of the studied heights. It is assumed that initial data contain measurement noise, and a priori information about properties of the profile is used. It is proposed to approximate the sought profile by a function in the form of an artificial neural network. This approximation allows optimal inclusion of a priori information into retrieval procedure, thus ensuring the most effective regularization of the problem. Efficiency of the proposed technique is demonstrated on an example of retrieval of vertical ozone profile from data of ground-based sounding of the atmosphere in the millimeter wavelength range. Results of profile retrieval from model data and from spectra of radiation temperature of the atmosphere measured in the Apatity (67° N, 33° E) in the winter of 2002–2003 are presented.     

NGG中异构数据的集成与协同工作

在国家地质调查应用网格环境中,数据集成除了实现异构数据源中数据检索,还应满足异构数据管理系统之间数据约束关系维护与协同工作的需求.针对这一需求,提出一种基于面向服务的体系结构(SOA,Service Oriented Architecture)的数据集成机制.将虚拟化的局部数据信息与全局统一的抽象数据视图相结合,形成层次化数据信息组织模型;通过该模型,维护异构数据之间的约束依赖关系,利用数据管理系统触发器与网络服务,满足数据管理系统的协同工作需求.基于研究成果的数据集成中间件NGG-DBMs(National Geology Grid-Data Base Management system)系统平稳运行于国家地质调查应用网格环境中.