原文服务方: 太原理工大学学报       
摘要:
针对传统瓦斯安全预警模型准确性不高和低效的问题,在XML描述元数据的基础上,将瓦斯事故中的基本概念元语和概念之间的关联规则用XML语言和SWRL语言精确描述后存入本体模型,实现了本体的语义推理.与传统的小波神经网络和灰色系统理论相比,本模型将实时数据以实体的形式传入本体,通过语义推理进行瓦斯预警,明显提高了瓦斯预警的精度和效率.
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文献信息
篇名 基于本体的瓦斯灾害预警模型研究
来源期刊 太原理工大学学报 学科
关键词 瓦斯事故 本体 安全预警 关联规则 语义推理
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 388-391
页数 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈立潮 太原科技大学计算机学院 127 682 13.0 19.0
2 郭勇义 太原科技大学环境工程学院 40 443 11.0 20.0
3 支向阳 2 4 1.0 2.0
4 吕岳东 太原科技大学计算机学院 2 6 2.0 2.0
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瓦斯事故
本体
安全预警
关联规则
语义推理
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
太原理工大学学报
双月刊
1007-9432
14-1220/N
大16开
太原市迎泽西大街79号3337信箱
1957-01-01
汉语
出版文献量(篇)
4103
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28999
论文1v1指导