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如何根据作战任务需求为用户快速提供有针对性的有效数据，是战场环境数据保障实现主动服务必须解决的问题之一。针对作战任务与战场环境数据关联关系复杂，目前方法上存在缺少数据匹配语义表达、语义相关度及不同要素类语义权重量化等问题，提出了一种基于作战任务本体的战场环境要素语义相似性计算方法。利用本体方法确定作战任务与战场环境数据在概念语义上的逻辑关系，按照作战任务语义相关度划分战场环境要素，采用规则与案例相结合的推理技术建立语义相似性计算，从而量化战场环境要素实体语义权重。实验结果表明，该方法能有效提升战场环境数据组织的效率与精度。 相似文献
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语义相似性对于知识自动共享与集成起着非常重要的作用。在许多地理信息的应用领域,通常直接将分类体系作为领域(或任务)本体,并基于此计算概念间的语义距离以实现相似度计算。该方法虽然能够快速、简便地计算概念间的语义相似度,但是有时却因为分类体系的改变而造成相同概念间的相似度产生差异,甚至可能是错误的计算结果。本文面向基础地理信息领域,利用属性枚举方法表达概念的本质语义特征,从基础地理信息概念的内涵出发,提出基于本体属性的语义相似性计算模型。该模型将每个概念表达为本体属性集合,利用相关本体属性的相似性,结合权重信息计算概念的相似性。最后从基础地理信息概念中提取出100组样本,计算概念间的语义相似度并验证基于本体属性模型的有效性。实验结果表明基于本体属性的模型能更合理地计算出基础地理信息概念的相似度。 相似文献
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为了映射异构空间要素的语义,实现空间数据的本体集成,提出了针对海图和地形图的本体构建方法及其空间要素的本体映射算法.在海图和地形图本体的构建过程中,通过建立域本体概念树以及概念之间的约束规则,自动地从空间要素中提取应用本体.对于空间要素的语义映射,提出了一种基于规则约束的语义深度和编辑距离的本体映射算法.该算法结合概念约束规则,从语义和语法两个方面计算来自海图和地形图的空间要素的相似度,弥补了知网只能计算概念相似度,不能计算要素实例相似度的不足.海图和地形图集成实验证明,所提出的本体构建方法和本体映射算法具有较高的可用性,能够实现空间要素在本体层面的动态关联,为解决跨领域的空间数据集成提供了一个新的方法. 相似文献
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为了实现基于多源WFS服务要素层次的语义检索,提出了一个要素本体的五元模型。在此框架下,研究了要素本体的自动构建方法,形式化定义了要素的空间关系,并扩展了逻辑关系以及空间关系的推理规则来实现要素层次的联合推理检索,并给出了联合规则推理的要素语义检索算法。实例证明,本文方法对多源WFS的语义查询具有实际的可行性,为多源WFS服务要素的语义检索提供了一个新的方法。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。 相似文献
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大数据为滑坡研究带来了新机遇,但由于数据类型复杂、语义关系多样、共享机制不明等问题,对滑坡数据深层挖掘仍然有限,在滑坡研究中大数据优势较难发挥。提出一种面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法,抽取、融合、结构化多源异构滑坡知识,实现对滑坡知识大数据的询查、关联和推理。采用自顶向下和自底向上结合方法,划分滑坡概念和本体,形成以滑坡野外调查、滑坡评价、滑坡类型、滑坡地貌特征、滑坡形态特征、滑坡致灾信息、滑坡活动状态、滑坡成因机制、滑坡稳定性分析方法、滑坡防治措施10大类知识为基础的滑坡知识体系,建立了包括概念层、属性层、关系层、规则层、实例层的知识图谱模式层;从广阔数据源抽取滑坡知识信息、建立语义网络,对冗余知识进行融合,构建了知识图谱数据层;利用Neo4j平台存储滑坡知识,实现了知识可视化与检索,为滑坡机理研究与防灾减灾提供新思路、新方法。所提的滑坡知识图谱构建方法可拓展到其他类型灾害知识图谱研究,并与其他学科领域产生联系,促进学科深度交叉与融合。 相似文献
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针对时空推理及信息查询中存在的时空模糊性问题,通过模糊隶属函数对模糊本体中的关系进行描述,在模糊本体5W2H语义概念模型的基础上,研究了模糊本体下的语义处理方法和推理机制,基于本体模型和规则模型探讨了模糊本体知识推理机的设计方法,并将上述研究应用于旅游景点信息领域,从而对时空推理查询及语义信息检索过程进行模拟验证。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(7)
针对自然灾害发生后,不同类型的人群在应急响应过程中对灾害现场场景可视化有着不同需求以及灾害场景模型针对性较低的问题,本文提出了一种基于本体的语义相关度计算方法。利用本体方法确定灾害场景模型与多类型用户需求在概念语义上的逻辑关系,按照多用户可视化需求语义相关度划分灾害场景模型要素,在此基础上采取用户需求规则约束的推理技术计算语义相关度,从而量化灾害场景可视化数据权重。实验案例表明该方法具有可行性,能有效提升灾害场景按需推送和按需构建的效率。 相似文献
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面对万维网日益增长的地图信息查询需求,利用对行政区划、地理要素分类及用户添加等地理要素的语义信息进行辅助地图分类查询。根据相关的标准建立了中国行政区划本体和基础地理要素分类本体,将这两个本体存储到Oracle语义库中,采用SPAQEL完成语义信息查询,以提高地理要素检索的智能性。最后,通过建立的原型系统进行查询试验,验证了语义信息辅助地图分类查询可以提高信息检索的查全率和查准率。 相似文献
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针对整个城市规划过程的参与者对规划数据的不同种类、不同层次认知需求,本文利用本体思想对包括GIS数据、规划文档、规划图件等多源异构的规划数据进行关系重构,设计本体模型要素的数据语义关系,定义数据间的关联关系,实现基于本体方法的规划领域语义表达算法,方便了各类规划参与者对规划方案认识的交流：同时根据用户特征分类,进行本体关系的逻辑推理,过滤冗余信息,进行多源异构规划数据的可视化。 相似文献
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Geospatial Information Integration for Authoritative and Crowd Sourced Road Vector Data 总被引：1，自引：0，他引：1
Heshan Du Suchith Anand Natasha Alechina Jeremy Morley Glen Hart Didier Leibovici Mike Jackson Mark Ware 《Transactions in GIS》2012,16(4):455-476
This article describes results from a research project undertaken to explore the technical issues associated with integrating unstructured crowd sourced data with authoritative national mapping data. The ultimate objective is to develop methodologies to ensure the feature enrichment of authoritative data, using crowd sourced data. Users increasingly find that they wish to use data from both kinds of geographic data sources. Different techniques and methodologies can be developed to solve this problem. In our previous research, a position map matching algorithm was developed for integrating authoritative and crowd sourced road vector data, and showed promising results ( Anand et al. 2010 ). However, especially when integrating different forms of data at the feature level, these techniques are often time consuming and are more computationally intensive than other techniques available. To tackle these problems, this project aims at developing a methodology for automated conflict resolution, linking and merging of geographical information from disparate authoritative and crowd‐sourced data sources. This article describes research undertaken by the authors on the design, implementation, and evaluation of algorithms and procedures for producing a coherent ontology from disparate geospatial data sources. To integrate road vector data from disparate sources, the method presented in this article first converts input data sets to ontologies, and then merges these ontologies into a new ontology. This new ontology is then checked and modified to ensure that it is consistent. The developed methodology can deal with topological and geometry inconsistency and provide more flexibility for geospatial information merging. 相似文献