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《武汉理工大学》 2014年
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基于本体的路考评判专家系统研究与应用

吴业福  
【摘要】:作为人工智能面向实际应用的一个分支,专家系统已经广泛应用于国民经济的许多领域。近年来,随着人工智能技术,特别是Ontology(本体论)的发展,专家系统的概念和实现技术也在改变。虽然基于规则的专家系统与传统的基于算法的应用程序都是用于解决某个领域问题的计算机程序,但是与基于算法的应用程序相比,专家系统具有不可比拟的优越性。 随着我国经济的发展,越来越多的人参加机动车驾驶考试以获取驾照。近年来,为了体现驾驶人道路考试的科学性和公正性,国内一些车管所积极采用电子化的道路考试评判系统。但是,现有的电子考试评判系统采用传统的基于算法的编程方法实现。由此带来下面两方面的问题:其一是路考评判系统的评判规则可维护性差;其二是由于路考评判系统没有一个统一的、可共享的评判规则,因此市场上的路考评判系统产品的评判标准不一。将人工智能特别是将本体论应用到路考评判系统中,将有效地实现路考评判系统的可维护性,有助于路考评判规则的共享和交流,也有利于实现路考评判系统产品评判标准的统一。 因此,论文研究对象是基于本体论的新型专家系统模型和本体论在驾驶人道路考试系统的应用。 论文的研究内容主要体现在以下四个方面: (1)为了实现机动车驾驶人道路考试系统中路考评判规则的可维护、易共享和交流,将人工智能技术,特别是将本体论引入到驾驶人道路考试系统设计中,把评判模块作为一个专家系统加以实现,从而构建路考评判专家系统。 (2)提出了基于本体和推理规则及规则时序的专家系统十元组模型(ESBO),并对该模型的关键技术(如本体描述、本体推理、规则表示及基于本体和Jess的规则推理等)进行了探讨,提出了一种基于OWL本体+SWRL规则+Jess推理引擎的专家系统的实现模型和基于JessML+本体的推理机模型。围绕提高规则推理机推理效率的需求,提出了一个方案、三个原则、一个算法:扩展OWL建模原语的方案(owl:Sequence原语)、推理规则书写的三原则(FFAF,VFAL,MMSAF)、Jess推理机的快速查找算法(RRS)。 (3)在对驾驶人道路考试系统相关概念进行分析的基础上,提出了路考评判系统领域本体的四元组概念模型(RTOM),使用OWL语言设计出了路考评判系统本体,在该领域本体的基础上使用SWRL语言构建出了路考评判专家系统的自动评判规则,在Protégé工具中使用OWL+SWRL对该本体和规则库进行具体实现。 (4)将ESBO模型、路考评判专家系统本体和规则库运用到路考评判专家系统的实现中,设计出了基于OWL本体+SWRL规则+Jess推理引擎的驾驶人道路考试系统的框架,详细讨论了基于Jess、C#和Java混合环境的路考评判专家系统的具体实现方案和关键技术。 论文研究工作基于人工智能特别是本体理论,对基于本体的专家系统模型、基于本体的路考评判专家系统的本体库、基于本体的路考评判专家系统的实现技术展开研究。其研究成果为基于本体的专家系统的研究和设计实现提供了可供参考的理论模型、构建框架和实现方案,为我国驾驶人道路考试系统提供了一个可共享和交流的路考评判系统本体及规则库,促进我国驾驶人道路考试系统的标准化、规范化。 本研究得到科技部、公安部、交通部联合制定的国家道路交通安全科技行动计划课题五(2009BAG13A05)之专题二“道路驾驶考试监测系统研发与评估技术研究”的资助。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.1;TP182

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