论文基于知识图谱高铁动车设备检测系统本体框架构建和维护是关于对写作检测系统论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文检测系统名词解释论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要： 为了解决高铁机车设备运行数据的独立采集和分析造成大量数据冗余以及数据结构不一致、多源异构数据不能融合等问题.探索高铁动车行业知识图谱的自动化构建过程以及本体和知识图谱之间映射匹配机制,采用本体建模语言OWL,对高速铁路列车设备检测系统的上位机进行本体建模.实践证明高铁动车设备检测系统中本体框架的智能化维护是保证系统能正常运行的关键,利用本体技术和知识图谱解决数据异构和数据冗余的问题以及对车辆检测设备平台进行智能化本体维护.
关键词： 高铁动车； 本体； 多源异构数据； 知识图谱； 设备检测系统； 智能化维护
中图分类号： TN911.23?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）06?0011?04
Abstract： The operating data independent collection and analysis of high?speed train′s equipment have the problems of massive data redundancy and inconsistent data structure, and can′t fuse the multi?source heterogeneous data. The automatic construction process of the knowledge mapping of the high?speed rail industry and mapping matching mechanism between ontology and knowledge mapping are explored. The OWL is used to model the ontology of the host computer of the high?speed train′s equipment detection system. The practice results prove that the intelligent maintenance for ontology framework of high?speed train′s equipment detection system is the key to guarantee the normal operation of the system. The ontology technology and knowledge mapping can solve the problems of data heterogeneity and data redundancy, and perform the intelligent ontology maintenance for the vehicle′s equipment detection platform.
Keywords： high?speed train； ontology； multi?source heterogeneous data； knowledge mapping； equipment detection system； intelligent maintenance
0 引 言
高铁动车上的车载设备,比如牵引设备、制动设备等,是机车行驶控制的重要部件,对机车行驶安全、实时状况的检测具有关键作用.如何检测设备故障、实时监测列车运行状态以及在多源异构数据中实现智能化本体维护,是适应高铁动车信息化发展的关键[1].目前,高铁动车上机车设备运行数据由各个单元检测系统独立地采集和分析,造成大量数据冗余和数据结构不一致,所以需要解决机车设备各个系统单元缺乏统一的系统应用平台这一关键制约,以解决机车运行中数据冗余和数据异构问题.随着本体技术和知识图谱的应用为解决数据异构和数据冗余问题提供了可能.
本体技术是指针对事物的本身给出构成相关领域词汇的关系和规则集合.而知识图谱是描述真实世界中存在的各种实体、关系、理论,以及相互之间的关系.国内外专家学者在异构数据融合和防止数据大量冗余进行了大量的有益探索,歐洲FP5?IST Project就采用本体技术构建异构数据标准化文档,实现数据共享,进而建立保护欧洲铁路系统的处理方法.
借鉴国内外铁路系统应用本体技术和知识图谱的经验,将机车各子系统,集成到统一的用户平台,该平台框架采用统一的设计模式、数据存储方式和接口通信协议,采用本体建模语言（OWL）,构建一种基于知识图谱表示知识本体的高铁设备检测系统平台框架,对机车车载设备检测系统进行智能化本体框架构建和维护[2?3].
1 本体技术和知识图谱
1.1 本体和知识图谱
本体,是指事物的本身.近年来,随着“共享”概念的广泛提及,本体概念也被“共享”了,比较认可的定义是斯坦福大学的Gruber提出来的,即“本体是共享概模型的形式化规范说明”[4?5].
知识图谱是在语义Web数据源的数量激增、大量RDF数据被发布的大背景下,于2012年5月,由Google提出这一概念[6?7].知识图谱是表示真实世界里存在的各种实体、关联、理论和相互之间的关系[8].知识图谱可以分为通用知识图谱和行业知识图谱.
1.2 知识图谱和本体的关系[6]
知识图谱在本体的根本上进行展开及扩大,扩大关键表现在实体层面：本体里突出和强调的是概念及概念间的相关性,而知识图谱则在本体的根本上,添加了更多的有关实体的内在信息.模式是对知识的提炼,而且按照预先设定的形式有助于知识标准化,更方便查询等后续治理.本体其实是表示了知识图谱的数据形式,本质上是组建本体.本体是基于概念层次上面的体现,对知识进行抽象化表示,侧重概念和概念间的关联；而知识图谱以实体为重心,关注实体本身间的关联推理,对知识形象化的表示[9].
总结:此文是一篇检测系统论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
1、 我国高铁企业的知识产权管理 摘要：目前，我国高铁企业知识产权管理存在管理制度不健全、管理机构不完善、缺乏复合型知识产权管理人才以及对企业自身知识产权开发不充分等诸多问题，这。
2、 基于知识图谱国际高强度间歇训练可视化分析 摘要：本研究借助信息可视化软件CiteSpaceⅢ，通过对Web of Science（SCI-E、SSCI和CPCI-S数据库）收录的2006。
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