本文關鍵詞： 煤礦安全生產(chǎn) 采煤工作面 動態(tài)本體構建 CFOCFCA Jena推理機　出處：《太原科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：煤炭是我國經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一,隨著經(jīng)濟的發(fā)展,我國對煤炭的需求逐漸增加,煤礦生產(chǎn)過程中發(fā)生的事故起數(shù)仍然偏高。其中對煤礦安全本質認識不夠全面,且缺乏完整的煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)對煤礦井下因素、環(huán)境參數(shù)、設備及人員信息等進行監(jiān)測是導致事故發(fā)生的主要原因。本體可以提供對相關領域知識的共同認可與理解,實現(xiàn)知識的重用和共享。對煤礦領域進行本體建模,可以為煤礦領域中的概念及其關系提供一種統(tǒng)一的形式化的表示方法,而且能夠支持邏輯推理,發(fā)現(xiàn)井下隱含的危險信息,保障煤礦生產(chǎn)的順利進行。傳統(tǒng)的人工構建本體的方式存在耗時耗力、對專家主觀依賴性強以及難以保證本體通用性等問題。為了減少本體構建的工作量,提高效率,自動或者半自動地構建本體的方法被提出,并逐漸成為研究熱點。形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)是一種從形式背景上進行數(shù)據(jù)分析與規(guī)則提取的工具,能將本體中的概念、屬性及關系用形式化的方式表述出來,并發(fā)現(xiàn)概念間的隱含關系。將FCA應用于本體構建的研究可以彌補傳統(tǒng)構建方法的不足,減少人為因素的干預,并通過構造概念格清晰地表達出本體的層級結構。本文分析了本體的相關理論知識、工具與方法,選擇適用于煤礦領域的七步法與骨架法相結合的本體構建方法,并采用Protégé本體建模工具對采煤工作面進行初始本體建模,給出了一種將FCA技術應用于采煤工作面本體構建的方法,通過實例驗證了該方法的有效性;了解了Jena基本框架和推理引擎,以及煤礦三大規(guī)程,根據(jù)自定義規(guī)則的格式制定適應于采煤工作面的推理規(guī)則;設計并實現(xiàn)了本體半自動構建及推理系統(tǒng),通過推理實現(xiàn)對本體模型隱含信息的查詢與檢索。本文在構建采煤工作面初始本體模型的基礎上,結合形式概念分析技術來彌補人工構建本體的不足,提高了本體構建的自動化程度。并且應用Jena推理機結合煤礦三大規(guī)程對構建的本體模型進行推理,能夠有效地發(fā)現(xiàn)煤礦井下的不安全因素并及時采取措施,為煤礦的安全生產(chǎn)提供保障。
[Abstract]:Coal is one of the pillar industries in the economic development of our country. With the development of economy, the demand for coal in our country increases gradually, and the number of accidents in the coal mine production process is still on the high side. And the lack of a complete coal mine safety monitoring system to monitor underground factors, environmental parameters, equipment and personnel information is the main cause of accidents. The ontology modeling of coal mine domain can provide a unified formal representation method for the concept and relationship in coal mine field, and it can support logical reasoning and discover the hidden dangerous information in coal mine. In order to reduce the workload of ontology construction and improve efficiency, the traditional way of building ontology by hand has many problems, such as time-consuming and energy consumption, strong dependence on experts and difficulty in ensuring the universality of ontology. The method of building ontology automatically or semi-automatically has been put forward, and has gradually become a research hotspot. Formal Concept Analysis (FCA) is a tool for data analysis and rule extraction from the formal background. Attributes and relationships are expressed in a formal way, and the implicit relationships between concepts are found. Applying FCA to ontology construction can make up for the shortcomings of traditional construction methods and reduce the intervention of human factors. And the hierarchical structure of ontology is clearly expressed by constructing concept lattice. This paper analyzes the relevant theoretical knowledge, tools and methods of ontology, and selects the ontology construction method which combines seven steps method and skeleton method, which is suitable for coal mine field. Using Prot 茅 g 茅 ontology modeling tool, the initial ontology modeling of coal face is carried out, and a method of applying FCA technology to the construction of mining face ontology is presented. The effectiveness of this method is verified by an example. The basic frame and inference engine of Jena and three rules of coal mine are understood. According to the format of self-defined rules, the reasoning rules suitable for coal mining face are formulated, and the ontology semi-automatic construction and reasoning system are designed and implemented. Based on the construction of the initial ontology model of coal mining face, this paper combines the formal concept analysis technology to make up for the deficiency of artificial ontology construction. The automatic degree of ontology construction is improved, and the Jena inference machine combined with the three rules of coal mine is used to infer the ontology model, which can effectively find out the unsafe factors in coal mine and take measures in time. To provide a guarantee for the safety of coal mine production.
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TD76;TP391.1

【參考文獻】

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本文編號：1543688