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题名矿山语义物联网自动语义标注方法
被引量：3
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作者
张楠
谢国军
叶青
赵小虎
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机构
矿山物联网应用技术国家地方联合工程实验室
中国矿业大学信息与控制工程学院
中煤科工集团常州研究院有限公司
天地(常州)自动化股份有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第3期27-33,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804404)。
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文摘
针对目前矿山领域异构数据融合时先验知识获取困难、物联网本体库实时性差、实例对象数据手动标注方式效率较低等问题,提出了一种矿山语义物联网自动语义标注方法。给出了传感数据语义化处理框架:一方面,确定本体的专业领域和范畴,通过重用流注释本体(SAO)构建领域本体,作为驱动语义标注的基础;另一方面,使用机器学习方法对感知数据流进行特征提取与数据分析,从海量数据中挖掘出概念间的关系;通过数据挖掘知识来驱动本体的更新与完善,实现本体的动态更新、拓展与更精确的语义标注,增强机器的理解力。以矿井提升系统主轴故障为例阐述从本体到实例化的语义标注过程:结合领域专家知识及本体重用,采用"七步法"建立矿井提升系统主传动故障本体;为了加强实例数据属性描述的准确性,使用主成分分析法(PCA)与K-means聚类方法对数据集进行降维和分组,提取出数据属性与概念的关系;通过基于语义Web的规则语言(SWRL)标注具体先行条件与后续概念的关系,优化领域本体。实验结果表明:在本体实例化过程中,可利用机器学习技术从传感数据中自动提取概念,实现传感数据的自动语义标注。
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关键词
矿山语义物联网
自动语义标注
本体技术
机器学习
传感数据
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Keywords
mine Semantic Web of things
automatic semantic annotation
ontology technology
machine learning
sensing data
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分类号
TD655
[矿业工程—矿山机电]
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