课程知识本体建模及推理
基于本体的知识表示与推理技术研究
基于本体的知识表示与推理技术研究随着信息时代的到来，人们面临着大量的信息和数据，如何从中挖掘出有价值的知识成为一项具有挑战性的任务。
在这个背景下，基于本体的知识表示与推理技术逐渐发展起来并引起了广泛关注。
本文将介绍基于本体的知识表示与推理技术的相关概念、方法和应用，并讨论其未来的发展趋势。
首先，我们来简要了解一下什么是本体。
本体是描述现实世界中的概念、实体和关系的形式化表示，它可以用于表示领域知识、语义信息和语义关系。
本体可以视为一种语义模型，通过定义概念、类别、属性和关系，帮助我们理解事物之间的关系和属性。
基于本体的知识表示就是将领域知识转化成本体表示的过程。
基于本体的知识推理是一种基于本体表示的逻辑推理技术，它通过对知识表示进行逻辑推理和推断，从而得出新的结论或发现新的知识。
知识推理可以应用于各种领域，如自然语言处理、数据挖掘、智能搜索等。
基于本体的知识推理可以帮助我们发现知识之间的隐藏关联和模式，从而提供更深入的理解和洞察。
在基于本体的知识表示与推理技术中，一个重要的概念是本体语言。
本体语言是用于描述本体的形式语言，其中最常用的本体语言是Web本体语言（OWL）。
OWL是一种基于描述逻辑的本体语言，它提供了丰富的语义表达能力和推理机制，可以描述复杂的关系和约束条件。
基于OWL的本体可以通过推理引擎进行推理，获得关于实体间关系的新知识。
基于本体的知识表示与推理技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在医疗领域，基于本体的知识表示与推理技术可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析疾病之间的关联和治疗方法。
在智能搜索领域，基于本体的知识表示与推理技术可以提供更准确和个性化的搜索结果。
在智能物联网领域，基于本体的知识表示与推理技术可以帮助设备和系统之间的智能互操作。
基于本体的知识表示与推理技术的发展还面临一些挑战和问题。
首先，如何从大规模数据中自动构建本体仍然是一个难题，需要研究有效的本体构建方法和工具。
语义网中的本体构建与推理研究
语义网中的本体构建与推理研究随着互联网技术的不断发展，人们在网络上获取信息变得越来越容易，然而，这些信息往往是海量的、杂乱无章的，并不便于机器自动处理。
因此，我们需要一种能够理解信息含义的方式，来帮助我们更好地处理这些信息。
这就是语义网的基本思想。
语义网(Semantic Web)的核心是充分地使用信息的语义，通过构建本体(Ontology)、推理等手段来实现Web资源的高效利用和共享。
本体是语义网的基石本体是语义网中的核心概念。
顾名思义，本体就是用于描述实体及其关联关系的模型。
它是对某一领域中实体、概念、属性和关系等的描述，以及这些描述之间的约束、规则等。
本体的目的是消除不同人、不同组织、不同机器对同一概念的不同解释，为不同使用者提供一个一致的、标准的基础。
因此，本体的构建关系到语义网的推广和应用。
本体构建的方法本体构建的方法可以大致分为三大类：手工构建法、半自动化构建和自动化构建。
手工构建是最早出现的一种本体构建方式。
其优点在于可以高度抽象地描述概念，缺点在于速度慢、成本高。
半自动化构建则是在手工构建的基础上，在人工干预的情况下涉及到自动化工具，优点在于缩短了构建时间。
自动化构建是一种基于机器学习的方法，具有时间成本低、可扩展性好等优点。
本体推理的方法本体推理是指通过基于本体知识的逻辑推断，从本体中出发，再结合外部实例数据，推导出新的知识或结论，从而完善和扩展本体的过程。
本体推理的方法可以大致分为逻辑推理和规则推理。
逻辑推理是利用逻辑形式化地表示本体知识，然后进行逻辑推理的过程。
逻辑推理需要对本体进行形式化表示，从而使推理结果是形式化规则所允许的。
规则推理是指利用基于规则或规则表示的推理方法，利用规则的强特定性来完成推理任务。
本体构建和推理的应用完善的本体和推理技术可以帮助我们更好地利用和共享网络信息。
下面分别介绍几个应用。
1. 语义搜索语义搜索可以从网络数据中精确提取用户所需信息。
在语义搜索中，可以利用本体中的概念间关系，由搜索关键词推断出更适合用户需求的结果，从而不必对搜索结果进行手工筛选。
基于本体的学科知识建模
等 ： 把 本 体技 术应 用 于 学科 知 识 建 模 中， 造 了部 分 课 程本 体 ， 实现 了对 该 本 体 的推 理 及 查 询 。 构 并 关 键 词 本 体 语 义 知 识 建 模 知 识 表 示
Ｋ Ｎｏ Ｗ ＬＥＤＧＥ ｏＤＥＬＩ Ｍ ＮＧ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＮＴｏＬｏ ＧＹ ｏ
Ａ ｂ ｔａｃ ｓｒ ｔ Ｉ ｓａ ｔｓ ｆｔａ ａ ｌｔ ｕｉ ｋ ｗｌｄｇ ｔｉ ａ ｋ ｏ ｖ ｉ ｏ ｂ ｌ ｎｏ ｅ ｅｍｏｄ １ Ｔｈ ｉ ｒ ｂｌｍｓｏ ｎ ｗｌｄｇ ｄｅｉ ｇ ａ ｅｈｏ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｒ ｕｓ ｅ ｓｔｒ ｒ ｄ ｅ ． ｅ ｍａ ｎ ｐ ｏ ｅ ｆｋ ｏ ｅ ｅ ｍｏ ｌｎ ｒ ｗ ｏ ｓ ａ ｎ ｅ ｅ ｒｐｏ ｉ ｙ ｒ ｏ
维普资讯
第２ ５卷 第 １ 期
２０ ０ ８年 １月
计 算机 应用 与软件
Ｃｏ ｍｐｕｅ ｐ ｉ ａｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｏｔ ｒ
Ｖｏ． １ ２５ Ｎｏ． １
Ｊｎ ２ ０ ａ ．０ ８
基 于 本 体 的 学 科知 识 建 模
０ 引 言
知识 建模 是把 知识 系 统 的 开 发 视 为 建 模 活 动 ， 将 知 识 模 并
而得到的模型 ， 表示 的含义独立于具体 的环境状 态 ； 其 ・ 明确 ： 念及它们之间联系都被精确定义 ； 概
・ 形式化 ： 精确 的数学描述 ； ・ 共享 ： 本体体现的是 共 同认 可的 知识 ， 映的是 相关 领 反
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ
Ｏｎｏｏ ｙ Ｓ ｍａ ｔ Ｋｎ ｗｌｄ ｅ ｍｏ ｅｉ ｇ Ｋｎ ｗｌｄ ｅ ｒｐ ｅ ｅ ｔｔ ｎ ｔｌｇ ｅ ｎ ｉ ｃ ｏ ｅｇ ｄｌ ｎ ｏ ｅ ｇ ｅ ｒｓ ｎａ ｉ ｏ
知识的逻辑结构
知识的逻辑结构知识的逻辑结构是指知识之间的内在联系和组织方式。
它描述了知识的组成部分、分类关系和推理规则等，帮助我们理解和应用知识。
下面是对知识的逻辑结构的一些重要概念和解释：知识单元：知识单元是构成知识的最基本单位，是一个特定领域或主题的最小知识片段。
它可以是一个事实、概念、原理、规则、模型等。
知识单元通常具有相对独立的含义和功能，可以被组织、存储和检索。
知识体系：知识体系是指知识单元之间的分类和层次关系。
它描述了知识单元之间的组织结构和上下位关系。
知识体系可以采用树状、网状或图状等不同的形式进行表示，以展示不同知识单元之间的从属、包含和关联关系。
本体论：本体论是一种描述和组织知识的方法论。
它通过定义概念、属性和关系等元素，构建一个形式化的知识模型。
本体论提供了一种统一的语言和结构，使得不同领域的知识可以进行共享、集成和推理。
推理规则：推理规则是指根据已知事实和规则，通过逻辑推理得出新的结论或知识的方法。
推理规则可以是逻辑演绎、归纳推理、模糊推理、概率推理等不同的形式。
推理规则是知识的关联和扩展的基础，可以帮助我们从已知的知识中推导出新的知识。
知识表示：知识表示是将知识转化为计算机能够理解和处理的形式的过程。
它包括选择适当的知识表示语言和结构，将知识单元进行编码和存储。
常用的知识表示方法包括逻辑表示、语义网络、本体表示、规则表示等。
知识获取：知识获取是指从各种信息源中获取和整合知识的过程。
它可以通过人工收集、专家访谈、文献研究、数据挖掘等方法进行。
知识获取的目标是将零散的知识整合成系统化、结构化的知识库，以支持知识的应用和推理。
知识管理：知识管理是指对知识进行组织、存储、检索和传播的过程。
它包括知识的收集、整理、分类、归档和更新等活动。
知识管理旨在提高知识的可访问性、可持续性和共享性，促进知识的共享和创新。
综上所述，知识的逻辑结构是指知识之间的内在联系和组织方式。
它涉及知识单元、知识体系、本体论、推理规则、知识表示、知识获取和知识管理等概念和方法。
知识推理模型
知识推理模型标题：知识推理模型：从基础概念到深入探讨引言：知识推理模型是与人的思维过程密切相关的重要概念之一。
它为我们理解知识的运作方式提供了一种框架，使我们能够系统化地处理信息、进行思考和做出决策。
本文将从基础概念开始，逐步探讨知识推理模型的不同方面，以帮助读者更全面、深刻、灵活地理解这一概念。
一、基础概念：知识推理模型是基于逻辑和推理能力的基础上构建的。
它涉及到判断、演绎和归纳等思维过程，并通过逻辑规则和先验信息来推导出新的结论。
推理过程通常是有目的性的，旨在解决问题、回答疑问或生成新的知识。
二、推理的模式：知识推理模型可以被划分为几种不同的模式，包括归纳推理、演绎推理和类比推理等。
归纳推理是从具体的事实或情况中推导出一般性规律或结论；演绎推理是通过已知的前提和逻辑规则来得出结论；类比推理是基于相似性原则，将已知的知识应用于新的情境或问题中。
三、推理的策略：知识推理模型中存在多种不同的推理策略。
其中，演绎推理常使用的策略包括假设-推论策略、条件推理策略和概率推理策略；而归纳推理则经常使用的策略包括类比策略、举例策略和类特征策略。
这些策略在不同的推理任务中发挥着关键作用，帮助我们更好地理解和应用知识。
四、推理的限制：知识推理模型也存在一些局限性和限制。
推理过程中受到可用信息的限制，对于缺乏足够信息的情况下，推理的准确性可能会受到影响。
人们在推理过程中可能受到个人认知偏差的影响，导致推理结果具有主观性。
推理的有效性还取决于先验知识的准确性和可靠性。
五、应用与意义：知识推理模型在多个领域具有广泛的应用价值。
在人工智能领域，推理模型是构建智能系统和机器学习算法的重要基础；在教育领域，推理模型可以促进学生的批判性思维和问题解决能力的培养；在决策分析领域，推理模型可以帮助管理者进行信息整合和决策制定。
结论：通过基础概念的介绍和对推理模式、策略、限制以及应用的探讨，我们对知识推理模型有了更全面、深刻和灵活的理解。
中医方剂领域本体建模和语义推理实现
［ 中圈分类号】Ｇ５ ． ［ ２０７ ４ 文献标识码】Ａ （ 文章编号］１ ８ ０２ ２１）０ — １１ ０ ０ — ８１（０２ ６ ０３ — ８ ０
Ｏｎ ｏｏ ｙ Ｍ ｏ ｅｉ ｇ ａ ｄ Ｓ ｍａ ｔ ａ ｏ ｉ ｇ ｆ ｒ Ｃ ｉ ｅ ｅ Ｍ ｅ ｉ ｌ ｅｃ ｉ ｔ ｎ ｔｌｇ ｄ ｌ ｎ ｅ ｎ ｉ Ｒｅ ｓ ｎｎ ｏ ｈ ｎ ｓ ｄ ｃ ｓ ｒｐ ｏ ｎ ｃ ａ Ｐｒ ｉ
倪 陆 宏 萍 宇 ２
（ ．南通 大 学 图书馆 ，江苏 南通 ２６０ ；２ １ ２０１ ．南通 大学 附属 医院信 息科 ，江苏 南通 ２６０ ） ２０ １
（ 摘 耍】针对 目前 中医领域知识共 享的现状 ，结合对 中医方剂领域知识特点的分析 ，采 用骨 架法构建基于 Ｏ Ｌ语言的方 Ｗ
的一组结构表并保存 在数 据库 中…。这 两种方法 能解决 中
医知识表示的 问题 ，但 资源 系统 的可重用性 低、无推理 能 力 ，不利于二次开发和更深层次 的功 能实现。
法 。尝试 中医领域本体 的语义推理 。
２ 世纪 ９ 年 代 出现 的本体 （ ｎ ｌｙ ０ ０ Ｏ ｔｏ ）为 中国 中医药 ｏｇ 知识 的表示提供 了一种新 的途径 。本 体是对某 一领域 的概 念及 概念之间关系 的显式说 明 ，将本体 技术应 用于知识 系
艾滋等都有 比较好 的疗效 。然 而 ，方剂 和其 它大 多数 的 中 医药资源一样都 以古籍文 本 、民间秘 方 、师徒 间 口口相 传 的形式被继承 ，这样 的资源保 存形 式缺乏知识 层次 的统 一 统能够为人 与计算机 系统之 间的通讯 提供语法 或者语 义上 的标准 ，并 有助于提高系统 可重用性 、可靠性 及知识 获取 能力［Ｊ 目前 ，知年 ６ 月 第 ３卷第 ６ ２ 期
“知识表示与知识推理”知识体的教学设计-精品文档
“知识表示与知识推理”知识体的教学设计知识表示与知识推理是智能信息处理的基础。
从人工智能的角度看，知识是构成智能的基础，人类的智能行为依赖于利用已有的知识进行分析、猜测、判断和预测等。
当人们希望计算机具有智能行为时，首先需要在计算机上表达人类的知识，然后再告诉计算机如何像人一样地利用这些知识。
自从人工智能领域诞生以来，知识表示与知识推理就一直是其中最为重要的子领域。
经过五十多年的发展，知识表示与知识推理领域的许多研究内容、研究方法和研究成果已经深深渗入到计算机科学，进而对计算机学科的发展产生了深远的影响。
例如，在C++、Java等面向对象程序设计语言中，“继承”这一最为核心的技术就来源于知识表示与知识推理。
再如，在软件自动化领域，许多程序规格语言和程序验证技术都借鉴了知识表示与知识推理领域的Prolog语言等研究成果。
从工程开发的角度看，专家系统、智能搜索引擎、智能控制系统、智能诊断系统、自动规划系统等具有所谓智能特征的系统都或多或少地依赖于知识表示与知识推理技术。
因此，对于计算机专业的学生来说，学习知识表示与知识推理方面的课程，对于今后在相关领域从事系统开发和科学研究都大有裨益。
在ACM与IEEE-CS联合攻关组制订的计算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知识表示与知识推理得到了高度重视。
CC2001给出的计算机科学知识体由14个知识领域组成：在其中的IS(Intelligent Systems)知识领域中，关于知识表示与知识推理的内容占据了10个知识单元中的2个，即知识单元“(Is3)知识表示与推理”以及知识单元“(IS5)高级知识表示与推理”。
在ACM和IEEE-CS 进一步修订后的计算机科学教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知识表示与知识推理同样得到了高度重视。
此外，在我国高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的计算机专业规范中，上述的IS3和IS5两个知识单元被全部包括到计算机科学专业的核心课程“人工智能”中。
基于本体的石化产品知识建模和推理
的关系。利用本体对应用领域相关知识进行建模能够有 效地提供信息的语义共享 ，有力地支撑系统的语义集成 与互操作 。因此现在本体在很多领域得到 了应用 ，比如
语义 Ｗｅ 、Ｗｅ ｂ ｂ服务 、电子商务 、数字 图书馆等 。 】
四、构建 石油 化工产 品的知 识模型
＜
Ｑ Ｍ Ｔ ＴＣＮ ＬＧ 信 化 设 ＡＩ ＥＨ ＯＯ Ｙ 息 建 Ｑ
四、 自动化 控 制在 现 代建 筑 中的应用
随着人们生 活条件 的改善 ，人 们对居 住环境 的要 求也越来 越高 ，对各 种快捷方便 的服务 的需求越 来越 迫切 。因此 ，越来越 多 的 自动化系统应 用于现代 建筑 中。首先 ，自动化控制技术在现代建筑 中的应用主要包 括以下几个方 面 ： （ ）自动化控制技术与 电力接地系 １
辑器 。 Ｐｏ６ ６提供 了本体概念类 、关系 、属性 以及 实 ｒｔ ｇ 例的创建 ，并且屏蔽了具体 的本体描述语 言 ，用户只需
在概念层次上进行领域本体模 型的创建 即可 。
Ｆ ＣＴ ＋ 是 Ｆ ＣＴｆ ａ ｔＣ ａ ｆＣ ｔｏ ｆ ａ ＋ ａ Ｆ ｌ ｉｉ ａ ｉ ｎ Ｏ ｓ ｓ ｓ
到Ｐｏ ｕｔａｒ ｕｅ ｒｄ ｃ ｔ ｉ ｔ ｔｂ 的父类 ，则查询可以表示为 ：
Ｐｅｒ ｌｕ ａ ｄ ｒ ａ Ｍ ｉＦｕ ｉｇ ｔｏ ｅ ｍ ｎ ｈ ｓ ｎ ｓｎ
＿
ｍｏ ｅ ｆ ｒｐ ｔｏ ｈ ｍｉａ ｐ ｏ ｕ ｔｆｍｉ ［ ．２ １ ｎ ｅｎ ｔ ｎ ｌ ｄ ｌ ｏ ｅｒ ｃ ｅ ｃｌ ｒ ｄ ｃ ａ ｌ Ｃ］ ０ Ｉ ｔｒ ａｉ ａ ｙ １ ｏ
是 以自动化控制技 术为基础 ，采用 自动化原理和反馈原
面向语义的课程知识本体的构建
资源 的重 要组 成部 分 ，本 论 述 在认识 本 体 技术 的基础 ｝ ， 构造 了《 Ｃ语 言程 序 设计 》 课程 知识 本 体 ， 有 效 地 表 现 了这 门课程 的知 识 层 次结 构 和语 义 ，帮 助学 习者们 更高 效 的认 知 学 这 门课 程 ，进 而 实现 在语 义 层 上
（ １ ） 本体 区分原 则 ： 本体中， 类 之间是 不相交 的 ； （ ２ ） 使 用 多种 概 念层 次 ，多重 继 承机 制来 增加 表 达 能力 Ｉ ；
作 者 简介 ： 李品（ １ ９ ８ ３ 一 ） ， 女， 汉族 ， 片肃 景泰 人 ， 大学 本 科 ， 讲师 ， 主 嘤研 究方 向 ： 计 算 机技 术
信 息技 术
２ ０ １ ４ 年（ 第４ ３ 卷） 第２ 期
面 向语义 的课程知识本体 的构建
李 Ｊ ｕ 晶 Ｈ
（ 兰州理 ＿ ｌ ｌ 大学 计算机与通讯学院 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ３ ０ ）
摘
要： 相对于 目前常用 的基 于关键词 字面匹配的检索 方法 ， 语 义网的信息组织作为一种伞新 的信 息组概念的具体化 ， 创 建实例是创建课程知识本体 的最后
一
２ ０ １ ４ 年（ 第４ ３ 卷） 第２ 期
和进一步地综合利用。 常见的本体存储方式有两种 ： 文 本方式和数据库方式。 文本方式一般 以 Ｏ ＷＬ 格式的文 件进行存储 ， 结构简单 、 共享和交换方便。数据库方式 由于课程知识本体规模较小 ， 一般采用关系数据库Ｉ ７ １ 进 行本体的数据库存储。
模 型为例 ， 讲述面向语 义的课程知识本体的构建 。 关键词 ： 语 义 ＷＥ Ｂ ； 知识本体 ； 属性 ； Ｏ ＷＩ
１ 概 述
知识图谱构建中的本体建模技术使用指南
知识图谱构建中的本体建模技术使用指南本体建模技术在知识图谱构建中扮演着关键的角色。
本文将为您介绍本体建模技术的基本概念和使用指南，帮助您更好地理解和应用本体建模技术。
一、本体建模技术概述本体建模是指将领域知识、概念、实体和关系等抽象为形式化的、可计算的表达形式，以构建本体（ontology）的过程。
本体是一个概念系统，用于描述某个特定领域中实体之间的关系和约束。
本体建模技术可以帮助我们清晰地表示和组织知识，从而实现语义的准确理解和推理。
二、本体建模技术的基本原理1. 定义概念：在本体建模中，我们首先需要定义概念。
概念是对领域中某个实体类别的抽象描述，可以通过定义属性、关系和约束等方式来表达。
2. 定义属性：属性是用于描述概念特征的关键信息。
属性可以分为类属性和实例属性，类属性是适用于整个概念类别的特征描述，而实例属性则是适用于每个具体实体的特征描述。
3. 定义关系：关系是描述实体之间相互连接的方式。
关系可以是简单的二元关系，也可以是更复杂的多元关系。
关系可以用于表示类之间的继承关系、实例之间的关联关系等。
4. 设计约束：约束用来限制某些属性或关系的取值范围。
例如，我们可以定义某个属性必须有值，或者只能取特定的值域范围。
三、本体建模技术的应用场景1. 语义搜索与推荐：通过本体建模技术，我们可以将网页、文档等内容的语义信息抽取出来，并使用本体建模的语义模型进行搜索和推荐。
这样可以提高搜索结果的准确性和个性化程度。
2. 智能问答系统：本体建模技术可以帮助问答系统理解用户提问的语义，从而更准确地回答用户的问题。
通过建立问题本体和知识库本体之间的关联，系统可以找到相关的答案并进行推理。
3. 知识图谱构建：本体建模是构建知识图谱的基础，通过将领域知识抽象为本体，我们可以使用知识图谱来实现知识的集成、检索和推理。
知识图谱可以帮助机器理解和分析大量的结构化和非结构化数据。
4. 业务流程管理：本体建模可以帮助对复杂业务流程进行建模和优化，提高流程的效率和可靠性。
知识图谱技术的知识表示与推理研究
知识图谱技术的知识表示与推理研究近年来，人工智能技术日新月异，其中一项技术备受关注，那便是知识图谱。
知识图谱是一种基于语义的图形化数据库，用于描述、组织和存储实体及它们之间的关系。
而知识图谱的核心就是知识表示和推理。
接下来，本文将探讨知识图谱技术的知识表示与推理研究。
一、知识表示知识图谱的知识表示是指如何将实体及其关系转化为可被机器理解和处理的形式。
这个过程中最重要的部分是实体和关系的定义和分类。
知识表示主要分为三种形式：本体论、语义网和逻辑表示。
本体论是一种用于描述实体及其关系的形式，它对象是“概念”。
本体论通常由三个部分组成：概念、属性和关系。
其中概念用于描述实体所属的类别，例如“动物”和“朋友”；属性用于描述实体的特征，例如“有四条腿”和“善良”；关系用于描述实体与实体之间相互作用的方式，例如“狗是动物的一种”和“亲戚关系”。
语义网是一种基于本体论的语义Web，它用于描述Web上的文本和图像，以及图像和文本之间的关系。
语义网的三个核心技术是RDF、OWL和SPARQL。
其中，RDF是一种用于描述数据的格式，它可以表示实体和关系之间的关联；OWL是一种用于描述知识的语言，它通过语法定义该知识的含义；SPARQL是一种查询语言，它可以被用来检索和处理语义Web上的数据。
逻辑表示是一种用于描述规则和关系的形式，它将实体和关系转化为逻辑符号，以便能够被计算机理解和处理。
逻辑表示通常包括谓词逻辑、默认逻辑和模型论。
二、知识推理知识推理是指利用知识图谱中的知识来生成新的知识或者评估已有的知识。
知识推理是知识图谱的核心部分，其目的是发现知识之间的相互关系以及知识本身的内在性质和规律。
传统的推理方法是基于规则的推理。
这种方法依赖于预定义的规则，利用推理引擎将数据与规则进行匹配，从而生成新的知识。
但随着知识的增加，规则数量会急剧增加，这种方法变得越来越不可行。
现在广泛采用的是基于语义的推理方法，它们通常是基于本体论和逻辑表示的推理。
基于本体库的知识表示与推理研究
基于本体库的知识表示与推理研究随着人工智能的快速发展，知识表示与推理逐渐成为人工智能领域的研究热点之一。
基于本体库的知识表示与推理技术在此领域中具有重要的地位。
本文将探讨基于本体库的知识表示与推理技术的相关研究。
一、本体库的概念及特点本体库是知识表示与推理技术的基础。
本体库是一个概念结构体系，它描述了某一领域内实体和概念之间的关系。
本体库可以被看作是一种形式化的，共享的语义表示，用于描述某个领域中的基本概念、特性和关系等。
本体库通常包含三个部分：类、属性和实例。
类是指领域中对象的分类，属性是指类的特征，实例则是这些类的具体表现。
本体库的特点是能够通过形式化定义，建立起实体和概念之间的关系，形成共享的语义模型，从而实现知识的共享和交互，达到知识表示与推理的目的。
二、基于本体库的知识表示技术基于本体库的知识表示技术是指将领域内的知识通过本体库进行形式化表示，达到机器可以理解和处理的程度。
知识表示技术的目的是将领域内的知识以机器可处理的形式表示出来，以便于知识的存储、共享和推理。
常用的基于本体库的知识表示技术有 OWL、RDF、RDFS 等。
其中 OWL 是一种语义 Web 可以理解的语言，它具有丰富的逻辑表达能力和严格的形式化定义，能够对复杂的概念和关系进行建模。
RDF 用于描述资源，可以描述实体及其属性信息，是 Web 语义化的基础。
RDFS 是 OWL 的前身，是一种简单、易于使用的Web 本体语言，主要用于描述资源和类之间的关系。
三、基于本体库的知识推理技术基于本体库的知识推理技术是指通过本体库描述的概念和关系进行推理，以得出新的知识。
基于本体库的知识推理技术可以分为三种：基于规则的推理、基于语义的推理和基于统计的推理。
基于规则的推理是指通过本体库中定义的规则，对概念进行逻辑推理。
基于规则的推理在自然语言处理、智能问答等领域得到了广泛的应用。
基于语义的推理是指通过基于本体库的语义方法进行推理，以实现更为精确的推理。
软件需求工程中的本体建模与知识表示
软件需求工程中的本体建模与知识表示在软件需求工程中，本体建模与知识表示是一种重要的方法，用于描述和组织系统中的信息和知识。
本体建模可以帮助工程师更好地理解和表达系统需求，并帮助开发团队进行系统设计和开发。
本文将介绍本体建模的概念、应用和优势，并探讨其在软件需求工程中的作用。
一、本体建模概述本体建模是一种用于描述和组织领域知识和概念的方法。
它基于本体论的思想，将领域中的实体、属性、关系等概念进行建模和表示，并定义它们之间的语义关系。
通过本体建模，我们可以将领域知识形式化，并提供给开发团队使用。
本体是一种类似于概念模型的形式化表示，它包含了领域中的概念、属性和关系。
在本体建模中，我们使用术语、定义和关系来描述和组织领域中的知识。
本体可以用于描述不同层面的信息，从而帮助工程师更好地理解和表达系统需求。
二、本体建模的应用1. 知识表示与共享：本体建模可以帮助工程师将领域知识以一种统一的方式进行表示和共享。
通过定义概念、属性和关系，不同开发人员可以更好地理解和利用已有的领域知识。
2. 智能搜索和推荐：本体建模可以提供一个结构化的知识表示，从而支持智能搜索和推荐。
通过定义概念之间的关系和语义信息，系统可以根据用户的需求智能地搜索和推荐相关的信息。
3. 系统集成与交互：本体建模可以帮助不同系统之间进行集成和交互。
通过定义共享的本体，不同系统可以更好地理解彼此的语义，从而实现数据和功能的交互。
4. 知识推理与决策支持：本体建模可以支持知识推理和决策支持。
通过定义概念之间的逻辑关系和推理规则，系统可以根据已有的知识进行推理和决策，提供相应的支持和建议。
三、本体建模的优势1. 知识形式化：本体建模可以将领域知识以一种形式化的方式进行表示和理解。
通过定义概念和关系，我们可以明确地描述系统中的知识，避免歧义和误解。
2. 可扩展性：本体建模可以通过添加新的概念、属性和关系来扩展已有的知识表示。
这使得本体建模在面对复杂和变化的系统需求时具有很好的适应性。
对于抽象、推理、模型的理解
对于抽象、推理、模型的理解数学思想方法是数学的灵魂。
你所学的数学知识、数学技能、所积累的数学基本活动经验都可能随着你的年龄的增大，视野的扩大，而渐渐的被遗忘，但你所学习的数学思想方法及由其产生的思维方式则会越久越香！影响你生活方式、思维方式。
这也是数学教育的价值之一。
判定基本思想的有两个原则：一是：什么东西对数学的发展起了关键性作用，并且在数学发展中，自始至终发挥着不可替代的作用？（数学思想的基本作用）。
二是：什么东西是学数学和不学数学差异，学了数学就能有，不学数学，就有所缺憾。
依据这两个原则新课程标准提出了三个基本思想：抽象、推理、模型。
诚然，这三个思想是数学中最为核心的思想。
抽象：是从众多的事物中抽取出共同的、本质性的特征，而舍弃其非本质的特征。
其本质是弃繁从简、弃芜存菁、弃非本质就本质。
推理：首先推理是数学的基本思维方式，也是人们学习和生活当中，经常使用的一种思维方式。
推理一般包括合情推理和演绎推理。
演绎推理是从已知的事实出发，按照一些确定的规则，然后进行逻辑的推理，进行证明和计算。
从思维形式的角度，是从一般到特殊的过程；合情推理是从已有的事实出发，凭着经验、直觉，通过归纳和类比来进行推断，来获得一些可能性结论这样一种思维方式。
是从特殊到一般的过程。
模型：模型思想的建立使学生体会和理解数学与外物世界联系的基本途径。
建立和求解模型的过程包括，从现实生活或具体情境中，抽象出数学问题，用数学符号，建立方程、不等式、函数等数学模型的数量关系和变化规律，然后求出结果，并讨论结果的意义。
一、数学思想促使数学本身的产生、发展和应用。
回观数学的产生、发展与应用，我们不难发现数学思想方法起到了不可代替的作用，正是数学思想促使数学本身的产生、发展和应用：①通过“抽象”产生数学：我们常说数学来源于生活，，那么来源了，正是抽象的作用。
②通过“推理”发展数学：抽象出来的数学与原有的数学一起，通过推理（合情推理和演绎推理）发展了数学。
本体知识模型框架
本体知识模型框架本体知识模型框架是知识表示领域的一种形式化方法，用于描述一组概念及其之间的关系，类似于一个图谱。
它由一个结构化的网络图形式组成，其中节点表示概念，边表示概念之间的关系。
本体知识模型框架以术语、概念和关系为基础，可表示在某一领域中重要的知识，而且可以为机器学习和自然语言处理等应用提供支持。
本体知识模型框架的主要组成部分包括实例、类、属性和值。
实例表示具体的事物、对象或概念，例如“苹果”，“鸟类”等。
类表示一个或多个实例的共同属性或特征，例如“水果”，“动物”等。
属性是指实例或类所具有的某种描述性特征，例如“颜色”，“味道”等。
值是指属性所具有的具体值，例如“红色”、“香甜”等。
本体知识模型框架中的关系包括子类化、实例化、关联、等价性等。
子类化指一个类是另一个类的子集，例如“水果”是“苹果”和“梨子”的子类。
实例化指一个实例是某个类的一个具体示例，例如“红富士”是“苹果”的一个实例。
关联表示两个实例或类之间的相关性，例如“梨子”和“雪梨”之间有“同属于水果”这种关联。
等价性表示两个实例或类具有相同的含义，例如“苹果”和“苹果果实”是等价的。
除了上述基本组成部分和关系，本体知识模型框架还包括命名空间、注释、版本控制等元素，用于更好地管理和描述知识。
命名空间表示本体中定义的类、属性、实例等的唯一标识。
注释用于描述本体中定义的概念、实例、属性的具体含义和用法等。
版本控制用于记录本体的版本变化和更新内容，为维护和管理知识提供支持。
本体知识模型框架的应用包括：智能搜索、语义网、知识管理、数据集成、自然语言处理等。
在智能搜索中，本体可用于对网页内容进行标注，增加搜索精度和效率。
在语义网中，本体可以方便地对各种资源进行相应的描述，提供互联互通的语义服务。
在知识管理方面，本体可以用于创建知识库，管理知识和知识图谱。
在数据集成中，本体可以帮助数据自动化集成和管理。
在自然语言处理中，本体可以用于识别和理解关键字和文本之间的关系，提高文本处理的准确性和效率。
数学课程知识图谱构建及其推理
数学课程知识图谱构建及其推理随着技术的不断发展，知识图谱在教育领域的应用也越来越受到。
数学课程知识图谱是一种以图形化的方式呈现数学课程知识及其相互关系的知识库，它能够帮助学生更好地理解数学知识，提高学习效果。
本文将介绍如何构建数学课程知识图谱及其推理机制，以期为相关领域的研究提供一些参考。
确定知识图谱的范围和目标用户。
数学课程知识图谱的目标用户主要是数学教师和学生，其范围应该涵盖整个数学课程的知识体系，以便于用户查询和学习。
搜集和整理知识图谱的数据。
数学课程知识图谱的数据主要包括数学教材、参考书籍、网络资源等。
在搜集数据时，需要注意知识的准确性和完整性。
构建知识图谱的框架。
在构建数学课程知识图谱的框架时，需要考虑数学知识之间的相互关系，例如并列、包含等。
同时，还需要考虑知识图谱的可扩展性和可维护性。
绘制知识图谱。
通过绘图工具将数学课程知识图谱绘制成图形化的形式，以便于用户理解和查询。
数学课程知识图谱的推理机制包括规则推理和路径推理。
规则推理是指根据已知的知识进行推导和判断。
例如，在数学中，根据两个三角形全等可以得到相应的性质和定理。
规则推理可以自动化地推导出一些结论，从而拓展知识图谱的应用范围。
路径推理是指根据知识之间的路径进行推导和判断。
在数学课程知识图谱中，不同知识点之间存在多种路径，不同路径可以推导出不同的结论。
路径推理可以帮助学生在解决数学问题时找到不同的解决方法。
在数学课程中对学生学习情况进行评估。
通过数学课程知识图谱，教师可以了解学生对数学知识的掌握情况，从而有针对性地开展教学。
自动生成数学练习题。
利用知识图谱的推理机制，可以自动生成不同难度的数学练习题，提高学生的学习效果。
个性化数学教学。
通过数学课程知识图谱，教师可以根据学生的实际情况开展个性化教学，提高教学效果。
随着人工智能技术的不断发展，数学课程知识图谱的应用前景也越来越广阔。
未来，数学课程知识图谱可能会被应用于以下方面：智能数学教学助手。
知识图谱构建及推理模型
知识图谱构建及推理模型知识图谱构建及推理模型知识图谱是一种描述和组织知识的方式，它将各种实体和概念以及它们之间的关系表示为一个有向图。
知识图谱的构建涉及到从结构化、半结构化和非结构化数据中提取出实体、属性和关系，并将它们组织成一个统一的知识库。
知识图谱的构建过程包括实体识别、关系抽取和实体链接等步骤。
实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人物、地点、组织等。
关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系，如“出生于”、“工作于”等。
实体链接是指将实体与知识图谱中已有的实体进行链接，从而将不同数据源中的实体进行融合。
知识图谱的推理模型是指在已有的知识图谱基础上进行推理和推断，从而得出新的知识。
推理模型可以基于规则、逻辑或统计等方法进行构建。
例如，可以利用规则推理模型来推断新的关系，如“A是B的朋友，B是C的朋友，那么A和C也是朋友”。
另外，还可以利用统计推理模型来根据已有的关系数据预测新的关系，如“如果A和B都喜欢电影X，那么他们可能也会喜欢电影Y”。
知识图谱的构建和推理在很多领域都有广泛的应用。
在自然语言处理领域，知识图谱可以用于语义理解和问答系统的构建。
在医疗领域，知识图谱可以用于疾病诊断和药物推荐。
在金融领域，知识图谱可以用于风险控制和决策。
然而，知识图谱的构建和推理也面临一些挑战。
首先，数据来源的多样性和不确定性会导致实体识别和关系抽取的准确性有限。
其次，知识图谱的规模和复杂度会导致推理模型的效率和可扩展性问题。
最后，知识图谱的更新和维护也是一个挑战，因为现实世界的知识在不断变化。
总之，知识图谱的构建和推理模型为我们理解和利用知识提供了一种有效的方式。
随着技术的不断发展，我们可以期待知识图谱在各个领域的应用会越来越广泛。
“知识表示与知识推理”知识体的教学设计
“知识表示与知识推理”知识体的教学设计摘要：知识表示与知识推理是智能信息处理的基础，在计算机科学和人工智能的众多领域有着广泛应用。
知识表示与知识推理的教学，在CC2001和CS2008给出的计算机科学知识体中占据了两个知识单元的位置，但在国内尚未得到足够重视。
本文首先阐述将知识表示与知识推理作为一门课程进行教学的必要性；接下来以CC2001和CS2008为参照，给出一个32课时的“知识表示与知识推理”教学知识体；最后对教学实践中遇到的主要问题进行分析，并针对这些问题提出相应解决对策。
关键词：知识表示与知识推理；教学设计；教学实践；数理逻辑；人工智能知识表示与知识推理是智能信息处理的基础。
从人工智能的角度看，知识是构成智能的基础，人类的智能行为依赖于利用已有的知识进行分析、猜测、判断和预测等。
当人们希望计算机具有智能行为时，首先需要在计算机上表达人类的知识，然后再告诉计算机如何像人一样地利用这些知识。
自从人工智能领域诞生以来，知识表示与知识推理就一直是其中最为重要的子领域。
经过五十多年的发展，知识表示与知识推理领域的许多研究内容、研究方法和研究成果已经深深渗入到计算机科学，进而对计算机学科的发展产生了深远的影响。
例如，在C++、Java等面向对象程序设计语言中，“继承”这一最为核心的技术就来源于知识表示与知识推理。
再如，在软件自动化领域，许多程序规格语言和程序验证技术都借鉴了知识表示与知识推理领域的Prolog语言等研究成果。
从工程开发的角度看，专家系统、智能搜索引擎、智能控制系统、智能诊断系统、自动规划系统等具有所谓智能特征的系统都或多或少地依赖于知识表示与知识推理技术。
因此，对于计算机专业的学生来说，学习知识表示与知识推理方面的课程，对于今后在相关领域从事系统开发和科学研究都大有裨益。
在ACM与IEEE-CS联合攻关组制订的计算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知识表示与知识推理得到了高度重视。
知识规则建模
知识规则建模
知识规则建模是一种将知识转化为规则的方法，它可以帮助人们更好地理解和应用知识。
知识规则建模的过程包括三个主要步骤：知识获取、知识表示和知识推理。
知识获取是指从各种来源获取知识，包括专家访谈、文献调研、实验数据等。
在知识获取的过程中，需要注意对知识的准确性和完整性进行评估，以确保获取的知识能够被有效地应用。
知识表示是指将获取到的知识转化为规则的形式。
规则是一种描述事物之间关系的语句，它由前提和结论两部分组成。
前提是描述事物之间关系的条件，结论是描述事物之间关系的结果。
例如，如果前提是“如果今天下雨”，结论是“我会带伞”。
知识推理是指根据规则进行推理，以得出结论。
推理可以是基于规则的，也可以是基于数据的。
基于规则的推理是指根据规则进行推理，以得出结论。
基于数据的推理是指根据数据进行推理，以得出结论。
例如，如果前提是“如果今天下雨”，结论是“我会带伞”，那么如果今天下雨，我就会带伞。
知识规则建模的应用非常广泛，包括人工智能、机器学习、数据挖掘
等领域。
在人工智能领域，知识规则建模可以帮助机器理解人类的语言和行为，从而更好地与人类进行交互。
在机器学习领域，知识规则建模可以帮助机器学习更好地理解数据，从而提高机器学习的准确性和效率。
在数据挖掘领域，知识规则建模可以帮助人们发现数据之间的关系，从而更好地理解数据。
总之，知识规则建模是一种非常重要的方法，它可以帮助人们更好地理解和应用知识。
在未来，随着人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的不断发展，知识规则建模的应用将会越来越广泛。
本体方法及应用
本体方法及应用本体（Ontology）是指描述某一领域或者某一事物的概念、属性和关系的一个系统性表达。
在计算机科学中，本体是一个表示为一组概念及其之间关系的术语，用于描述一些特定领域的概念模型。
本体方法（Ontology Methodologies）是指在设计、构建和维护本体时采用的相关方法，主要包括本体设计、本体构建、本体评估和本体应用等方面。
1.本体设计本体设计是指确定本体概念和它们之间的关系，即在给定的领域中定义本体结构，通常包括以下几个步骤：（1）确定本体领域和目标：首先需要确定要描述的领域范围及其目标，为设计本体打下基本方向；（2）确定本体概念和属性：在确定领域和目标后，需要确定本体中要描述的概念及其属性；（3）确定本体关系：在确定概念和属性后，需要明确本体中概念之间的关系，包括继承关系、实例关系等；（4）确定本体结构：在确定本体中的概念和关系后，需要将其组织成合理的层级结构。
2.本体构建本体构建是指将本体设计的概念、属性、关系的知识表示成相应的本体语言的过程。
本体构建包括以下几个主要步骤：（1）选择本体语言：根据需求选择本体语言，如OWL、RDF、UML等；（2）定义本体类：定义本体中的类、属性及其关系；（3）定义实例：将实体实例化为本体中的实例；（4）为概念添加属性：为本体的概念添加属性及其相关定义；（5）定义Axioms：定义本体的Axiom及其约束条件；（6）排错和优化：在构建本体过程中解决出现的各种问题和错误。
3.本体评估本体评估是用来评估设计、构建和使用本体的质量和可信度。
本体评估的主要目的是检测本体中可能存在的错误和一致性问题，保证本体的正确性和实用性。
本体评估包括以下几个主要步骤：（1）本体正确性测试：检测本体是否满足本体设计的要求；（2）本体一致性测试：检测本体内部和跨本体之间是否存在一致性问题；（3）本体可用性测试：检测本体的可用性和性能。
4.本体应用本体应用是指利用本体技术对实际问题进行处理、管理和应用的过程。
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课程知识本体建模及推理吕金丽，余雪丽(太原理工大学计算机与软件学院，太原 030024)摘 要：以计算机网络课程领域为例，研究并实现本体建模，利用Jena 对其进行解析与推理，构造推理规则，设计一个基于本体的课程资源查询系统，对其体系结构及功能进行描述。
实验结果证明，该方法能够解决传统学习资源查询缺乏语义支持的问题，比传统的学习资源查询有更高的查全率和查准率。
关键词：本体建模；推理规则；资源查询；语义支持Ontology Modeling and Reasoning for Curriculum KnowledgeLV Jin-li, YU Xue-li(College of Computer and Software, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China)【Abstract 】Taking the field of computer network courses as an example, this paper studies and implements ontology modeling which is parsed and reasoned by Jena, and the inference rules are constructed at the same time. An ontology-based curriculum resources query system which is described from the angle of architecture and functions is designed. Experimental results show that this method can solve the problem of lack of semantic query support for traditional learning resources query, and has higher recall rate and precision than traditional learning resources queries. 【Key words 】ontology modeling; inference rule; resources query; semantic support DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.04.022计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第4期V ol.37 No.4 2011年2月February 2011·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2011)04—0061—03文献标识码：A中图分类号：TP3111 概述随着本体被广泛应用于信息系统和语义Web 等领域，本体建模成为本体研究的热点之一。
目前本体建模存在构建不规范、异构、无统一评价标准等问题。
Jena [1]是由HP 实验室研究的基于Java 的开放源代码语义网应用开发工具，可以对本体进行处理，文献[2]利用Jena 对本体进行推理并将本体推理应用于行业信息化知识库中。
目前网络学习资源的查询存在仅基于关键字匹配、缺乏语义支持的问题，致使查全率与查准率无法保证。
基于本体的查询方法可以有效解决上述问题，该方法主要有3个思 路[3]，本文基于第2种思路，以计算机网络领域为例，结合Jena 工具对本体进行研究，并设计了一个基于本体的课程资源查询系统(Ontology-based Curriculum Resources query System, Onto-CRQS)，实现学习资源的语义扩展查询。
2 本体建模目前，计算机领域本体大多以章节结构来建模，不能体现知识点之间的内在联系，本文依据知识点之间的联系进行本体建模，以便对本体进行解析与推理。
由于计算机网络领域已构建的本体存在网络分类标准单一、易造成本体概念共享性差及本体异构等问题，本文从覆盖范围、体系结构、软硬件、评价等方面对计算机网络进行分类和本体建模。
2.1 本体建模的依据本体建模主要依据本科教材《计算机网络》，同时结合专家意见，利用本体编辑工具Protégé 3.1对手工抽取的概念和关系进行本体构建操作。
2.2 本体描述语言本体描述语言基于XML ，主要包括RDF 、RDFS 、OWL 、DAML(DARPA Agent Markup Language)等。
OWL [4]提供了 3个表达能力不同、计算效率各异的子语言：OWL ，OWL DL 和OWL Full 。
本文主要基于OWL DL ，对类的推理尝试用OWL Full 描述。
2.3 本体建模方法由于领域与具体工程不同，目前本体建模方法各异。
国外研究的建模方法主要有骨架法、企业建模法、知识工程法等。
文献[5]详细论述并比较了以上建模方法。
国内研究者提出的本体建模方法主要有基于Jena 的本体构建方法、面向对象构建法等。
由于面向对象法对于从事过面向对象程序设计的软件开发人员易学、易用，并且可以减少领域专家的参与度，因此本文采用面向对象法进行本体建模。
本体建模过程如下：(1)定义类及层次关系。
从网络课程知识点中自上而下抽象出基本类及层次关系，其中，类对应本体体系中的Class ，对象对应本体体系中的Instance 或Individual 。
(2)定义类之间的关系。
主要是聚合关系，对应本体体系中的Object Property 。
定义属性的domain 和range 将类与类进行关联。
(3)定义类的属性，包括属性的名称、值、类型及其他约束，对应本体体系中的Datatype Property 。
(4)定义同义、近义等语义扩展关系。
(5)用实例填充定义的Class 。
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60873139)作者简介：吕金丽(1981－)，女，硕士研究生，主研方向：语义网，Web 服务；余雪丽，教授、博士生导师收稿日期：2010-06-24 E-mail ：llzjinli@62 计 算 机 工 程 2011年2月20日(6)定义、扩展实例的属性及属性值。
本体建模的部分图例如图1、图2所示。
在图1中，实箭头线表示类层次，虚线关联同义、近义类；在图2中，实箭头线表示类层次，虚箭头线关联类与实例。
图1 顶层本体及Coverage 的部分本体图2 LAN 的部分层次结构及实例2.4 本体存储本体存储主要有文件存储和数据库存储2种方式。
文件存储指以OWL 或RDF 等文件格式存储。
本文本体以OWL 文件的形式存储，由Protégé工具自动导出生成。
3 Jena 对本体的解析与推理Jena 由6个部分[1]组成，本文主要利用其中的Ontology 子系统和推理机子系统对计算机网络本体进行解析与推理。
3.1 本体解析利用Jena 的Ontology 子系统对本体进行解析。
首先用ModelFactory.createOntologyModel()方法创建本体模型，用read()方法读取network.owl 文件，然后根据Jena API 列出类、属性及实例。
(1)类和等价类解析listClasses()得到本体模型中的类；listSubClasses()显示当前类的子类；listSuperClasses()显示当前类的父类；get EquivalentClass()方法取得当前类的等价类。
(2)属性解析isDatatypeProperty()和isObjectTypeProperty()方法判断是数据属性还是对象属性，然后对不同属性进行解析。
若是Datatype 属性，则属性值为Literal 类型，若是ObjectType 属性，则属性值为Resource 类型。
listDeclaredProperties()可 显示当前类相关的所有属性，getPropertyValue()方法得到属性值。
(3)实例解析listClasses()方法列出本体模型中的类后，用listIndividuals()方法列出当前类的所有实例，getLocalName()方法得到实例的名称。
3.2 本体推理3.2.1 Jena 推理机的原理Jena 提供基于规则的推理机有3种工作方式：(1)使用Jena 自带的基于一般规则的推理机，主要有RDF Reasoner 和OWL Reasoner 。
(2)使用基于自定义规则的推理机。
(3)使用第三方推理机。
推理机的工作机制如图3所示。
图3 推理机的工作机制3.2.2 本体推理类型本体的主要推理类型有：(1)类推理。
主要推理类的包含关系、类的不相交关系、类的等价关系、类的一致性检查。
(2)实例推理。
推理实例属于某类及实例之间的关系。
(3)属性推理。
属性与类(实例)有相似的推理，包括属性包含关系、属性与实例的关系等。
3.2.3 Jena 推理机的实现使用Jena 推理机制实现查询功能的前提：(1)已建立网络课程本体network.owl 。
(2)实例需转为RDF 的表示形式(D2R processor 将数据从关系数据库表示转换为RDF 表示，建立network.rdf)。
(3)根据Jena 提供的推理规则构造语法构造推理 规则。
下面举例说明Jena 在已构造的3条计算机网络课程领域推理规则下的推理过程(限于篇幅，下文中p1表示http:// network.owl)。
规则如下：Rule1 (?a rdfs:subClassOf ?b),(?b rdfs:subClassOf ?c)->(?a rdfs: subClassOf ?c)Rule2 (? a owl:sameAs ?b),(?a p1#connectWith ?c ) ->(?b p1#connectWith ?c)Rule3(?a p1#hasStandard ?b),(?a subClassOf ?c ) ->(?c p1#hasStandard ?b)将以上规则加入Jena 推理机，主要代码如下：Model schema=FileManager.get().loadModel(“file:D:/Ontology/ network.owl”); //读入本体文件Model data =FileManager.get().loadModel(“file:D:/ Ontology/ network.rdf”); //读入实例文件String rule =“[Rule1: (?a rdfs:subClassOf ?b),(?b rdfs:sub ClassOf ?c)->(?a rdfs:subClassOf ?c)]” + “[Rule2:(? a owl:s ameAs ?b),(?a p1#connectWith ?c ) ->(?b p1#connectWith ?c)]”+ “[Rule3(?a p1#hasStandard ?b),(?a subClassOf ?c ) ->(?c p1#has Standard ?b)] “;Reasoner reasoner =new GenericRuleReasoner(Rule.parseRules (rule));//建推理机并加入推理规则reasoner=reasoner.bindSchema(schema); //将本体模型加入推理机InfModel infmodel=ModelFactory.createInfModel (reasoner, data);第37卷 第4期 吕金丽，余雪丽：课程知识本体建模及推理 63//创建推理模型并加入实例文件Resource r1=infmodel.getResource(“p1#ELAN”); //获取ELAN 资源printStatements(infmodel,r1,null,null); //输出函数,输出推理模型中r1的属性与资源 限于篇幅，选取部分输出结果罗列如下： (p1#ELAN rdfs:subClassOf p1#Wired_LAN)(p1#ELAN rdfs:subClassOf p1#LAN) //ELAN 是LAN 的子类 //获取“局域网”资源的输出结果 (p1#局域网 owl:sameAsp1#LAN (p1#局域网 p1#connectWith p1#Hub) //局域网的连接设备有Hub(p1#局域网 p1# connectWith p1#Bridge) //局域网的连接设备有Bridge(p1#局域网p1# connectWith p1#Switch) //局域网的连接设备有SwitchRule1用于推理类的包含关系。