矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合 结构，工作过程中环境和工况条件变化多样，缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。借助物联网、工业互联网、人工智能和大数 据挖掘技术，研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法，将传统的“人－机” 交互监控模式提升为“传感－机器认知－机器决策”的智能化监控模式。分析 了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构，定义了多源信息感知层、边缘智 能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的四个层次的作用，提出了设备状态知识共享与迁移模式；结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术，设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法， 提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的“虚实融 合”感知模型，实现虚、实系统运行过程的“精准映射、信息对偶、融合交互、 协同演进”。分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、 存在问题和研究趋势，提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法，构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式，研究矿山设备状态大数据分析与应用

目前，应急预案是分布于多个单位的非结构化文档，缺乏统一的建模方法，造成对预案描述的领域知识进行表示和利用存在困难。为解决以上问题，提出一种基于本体的知识建模方法，对应急预案文本进行建模，并实现应急领域知识共享。根据对应急预案文本结构特征进行分析，在重用现有本体模型的基础上提出了各主要要素的本体模型，形成一种应急预案本体模型（emergency plan ontology model,EPOM）。通过利用该方法对某区域防汛应急预案进行本体知识建模，开展应用研究。应用结果表明，该方法能够有效建模应急预案描述的

复杂网络安全产品质量评价体系的知识建模及其应用.pdf

摘要:使用Protégé作为知识建模工具开发汽车制造领域本体,以Jena为开发平台运用基于本体的语义检索技术和规则推理实现订单的自动生成,开发了一套基于本体的汽车零部件采购订单自动生成系统。由于本体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述,将本体应用到汽车制造行业的ERP系统中,可以利用本体强大的语义关系表达能力和本体描述知识的共享性,以及建立在其上的自动推理机制实现供应链企业间异构知识的自动集成。

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