基于语义网络的知识表示的形式转换及推理

介绍了基于语义网络的知识表示，并利用基于知识的方法将SNetL的知表示转换为谓词逻辑的表现形式，将其用于推理。本文讨论知识表示的交互式输入方法及中间模型的设计。按SNetL语言的描述机制，确定了用户描述的控制、导航方式，并研究转换中的规则和算法。     

An IEEE value loop of human-technology collaboration in geospatial information science

ABSTRACT

Geosensing and social sensing as two digitalization mainstreams in big data era are increasingly converging toward an integrated system for the creation of semantically enriched digital Earth. Along with the rapid developments of AI technologies, this convergence has inevitably brought about a number of transformations. On the one hand, value-adding chains from raw data to products and services are becoming value-adding loops composed of four successive stages – Informing, Enabling, Engaging and Empowering (IEEE). Each stage is a dynamic loop for itself. On the other hand, the “human versus technology” relationship is upgraded toward a game-changing “human and technology” collaboration. The information loop is essentially shaped by the omnipresent reciprocity between humans and technologies as equal partners, co-learners and co-creators of new values.

The paper gives an analytical review on the mutually changing roles and responsibilities of humans and technologies in the individual stages of the IEEE loop, with the aim to promote a holistic understanding of the state of the art of geospatial information science. Meanwhile, the author elicits a number of challenges facing the interwoven human-technology collaboration. The transformation to a growth mind-set may take time to realize and consolidate. Research works on large-scale semantic data integration are just in the beginning. User experiences of geovisual analytic approaches are far from being systematically studied. Finally, the ethical concerns for the handling of semantically enriched digital Earth cover not only the sensitive issues related to privacy violation, copyright infringement, abuse, etc. but also the questions of how to make technologies as controllable and understandable as possible for humans and how to keep the technological ethos within its constructive sphere of societal influence.     

从三个平面看概数词“好多”与“好几”

概数词“好多”与“好几”在分布、语义辖域、和语用倾向等方面既具有其相同的一面 ,也有相对的一面 ,还有相交叉的一面。它们所能出现的语法位置有异有同 ,“好几”表数范围具有定性和“好多”表数范围则无定性 ,同时还“好几”具有显示个体作用的性质     

空间信息元数据互操作技术框架研究与实现

从空间信息语义层中的元数据互操作角度出发,讨论适用于空间信息元数据互操作的理论和方法,并提出基于扩展的元数据互操作协议的空间信息元数据互操作理论应用技术框架。     

GIS中地理本体的建立与比较

重点研究了地理本体的建模和地理本体比较方法，对地理本体比较方法的核心思想从结构和语义两个方面对地理本体中的概念进行了比较，并计算了其相似度，以判断各种地理概念之间的关系。     

Geospatial Semantic Interoperability Based on Ontology

In GIS field, great varieties of information from different domains are involved in order to solve ac- tual problems. But usually spatial information is stored in diverse spatial databases, manipulated by different GIS platforms. Semantic heterogeneity is caused due to the distinctions of conception explanations among various GIS implements. It will result in the information obtaining and understanding gaps for spatial data sharing and usage. An ontology-based model for spatial information semantic interoperability is put forward after the comprehensive review of progress in ontology theory, methodology and application research in GIS domain.     

语义Web本体语言及OWL研究

面对Internet应用模式的变化和Web海量信息的冲击,Web信息个性化、智能化的研究不断深入.语义Web规划对当前的万维网进行扩展,期望用加入信息中的语义内容导航信息资源检索并提高网络服务的智能化,使机器自动与人协同工作.目前,虽然语义Web还是个理想模型,但将语义Web融入现有Web结构进行信息智能开发的初步努力已经展开.特别是随着对本体技术研究的日渐深入,OWL本体理论探索和应用开发逐渐受到广泛重视.     

居民出行与轨迹行为交互模式挖掘与关联技术

出租车是居民出行的重要交通工具,其轨迹数据蕴含着丰富的居民出行信息。原始出租车轨迹数据因缺少语义信息无法直观反映居民出行规律。通过轨迹数据挖掘技术处理之后的出租车轨迹数据能够反映居民活动规律和行为模式,从而为城市规划决策提供参考依据。本文重点研究了基于语义的交互模式度量,通过出租车停留点推断其语义信息;然后根据语义信息构建语义交互矩阵,用以推断和描述行为目的交互模式;最后选取北京市中心为研究区域进行方法验证。结果表明,中心城区内不同类别的停留点聚集分布规律不同,围绕高校和商圈聚集较明显;工作日各类停留点的活跃度持续时间较非工作日长;工作日和非工作日行为目的交互模式差别显著,工作日以职住和工作交互为主,非工作日以休闲和居住交互为主。本文研究可以为城市规划管理、资源调度和应急管理提供一定的决策支持。     

深度学习支持下的宅基地复垦项目真实性智能审查技术研究与应用

全域综合整治背景下的宅基地复垦项目审查是保证复垦项目合法性合规性的有效手段,针对当前宅基地复垦项目审查效率低的问题,本文提出了基于遥感影像的农村宅基地复垦项目立项真实性审查方法。首先以重庆市农村宅基地复垦项目为例,建立宅基地复垦项目立项真实性审查模型,利用改进的U-Net模型准确提取建筑物,然后与复垦红线叠加实现复垦项目真实性的智能审查。试验结果表明,该方法能够快速准确地审查复垦项目真实性,对优化土地结构、促进土地流转、实现乡村振兴具有重要意义,可为全域综合整治背景下宅基地复垦项目真实性审查提供技术参考。     

多源道路智能选取的本体知识推理方法EI北大核心CSCD

大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。