让Jena帮我们想

Jena帮我们想

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      谈到互联网的未来,人们自然的想到了语义网,虽然这个概念早在1999年就被伯纳斯-李先生提出,随后被学术界吵得沸沸扬扬,但是,真正基于语义网的应用似乎还处于孵化期。本文当然不想去解释什么是语义网、语义网的体系架构等等知识,本文将结合一个具体应用来说说语义网的一些特性,并由此希望能引起大家对语义网研究的兴趣和信心。

       首先,我们来讲讲语义网的数据组织。目前比较常用的还是RDF规范,及其由此衍生的其他标准,例如OWL等。RDF(Resource Description Framework)是以XML为基础的,并结合W 3C 制定的一些规范,从而使其成为一个真正功能强大标记规范。

       好,废话少说,下面我们就来建立一个星座的RDF领域知识图。

<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/ 1999/02/22 -rdf-syntax-ns#"

  xmlns:xingzuo = "http://www.yahoo.com.cn/search/xingzuo/data/">

<xingzuo:Entity>

         <xingzuo:name rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">白羊座</xingzuo:name>

  <xingzuo:start rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#int">321</xingzuo:start>

  <xingzuo:end rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#int">420</xingzuo:end>

  <xingzuo:mstart rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#int">3</xingzuo:mstart>

  <xingzuo:mend rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#int">4</xingzuo:mend>

</xingzuo:Entity>

</rdf:RDF>

1 星座类知识图

熟悉XML的高手一看就知道,这其实就是一个XML的文档,只是有些标签采用了特定的规范。

例如数据类型,表示字符串“string”为

rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"

表示整数“int”为

rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#int"

RDF的模型里,任何关系都是一个Statement,每个Statement由三部分组成:subjectpredicateobjectsubjectobject通过predicate建立关系,其中subject是主语,object是宾语。其他资料,大家可以参考中文版的RDF入门http://wiki.w3china.org/cn/rdfprimer.htm,如果英语够厉害,不妨看看http://www.w3.org/TR/rdf-primer/,此处不在累赘。

有了领域知识,我们就有了基础,呵呵,下面我们就开始来推理查询吧。目前,实现对RDF推理的免费Reasoner比较多,针对网上的评价和资源,我选择了Jena,至于其他的引擎,大家可以Yahoo(http://www.yahoo.cn)一下哦。       唉,总算能进入正题了,现在就让我们来开始Jena之旅吧。

在使用之前,我们先简单介绍一下JenaJena是面向语义Web的应用开发包,包含的内容比较全面,推理机只是其中一部分,该推理机是针对本体的。至于什么是本体,大家也去Yahoo一下吧J

Jena推理的流程是:

2 Jena推理流程

下面对每个模块我们来分别介绍:

1.         装载数据

每个领域知识就是一个Ontology Model,因此,我们需要将RDF表述的领域知识装载到一个OntModel中,代码如下:

private OntModel model;

FileInputStream file = new FileInputStream(filePath); //filePath为领域库的保存路径

InputStreamReader in = new InputStreamReader(file, "UTF-8"); //文件为UTF-8编码

model = ModelFactory.createOntologyModel();

model.read(in, null);

3 装载OntModel代码片段

2.         构造查询

有了OntModel,那么该领域的知识就在内存中构造成了一张图,现在我们要做的就是对这个图进行查询了。如果您属于数据库的SQL查询语言,那么对OntModel的查询对您就非常简单了,因为这儿用的是和SQL思想非常类似的SPARQL语言

我们先来看看SQLSPARQL的一段对比代码吧。

 

Select age

From table1

Where name=”张三

PREFIX test <http://test.cn/search/test/data/>

Select ?age

Where{?x test:name ?name .

      ?x test:age   ?age.

      FILTER(?name = “张三”)

}

4 SQLSPARQL语法对比

呵呵,是不是很相似啊!SPARQL还有很多超妙的用法,别急着学那个,我还没有讲完呢J(更多内容请参考:

http://www.yahoo.cn/s?p=sparql%E4%BB%8B%E7%BB%8D&v=web&pid=hp

好的,我们回头看看刚才那个星座类知识库中的Statement属性吧。从图1中我们可以看到,该图的属性有“namestartendmstartmend”,其属性含义解释如下:

Name: 星座名称

Start: 该星座开始时间

End: 该星座结束时间

Mstart: 该星座开始月份

Mend: 该星座结束月份

5 星座类知识图属性解释

假设,我们现在的需求是“查找9月份的星座”。Ok,首先,我们分析一下这句话的含义:9月份的日子可能出现的星座,由于星座的时间特殊性,那么可能是起始月在9月份,或者是终止月在9月份。那么这个SPARQL就可以写为:

PREFIX  xingzuo: http://www.yahoo.com.cn/search/xingzuo/data/

Select ?name

Where{

  ?x xingzuo:name ?name .

  ?x xingzuo:mstart ?mstart .

  ?x xingzuo:mend ?mend .

  FILTER(?mstart = 9 || ?mend = 9)

}

6 SPARQL查询语句实例

上面只是SPARQL语法,那么,在程序中如何执行查询呢?下面的代码会告诉你:

String queryStr = …;

Query query = QueryFactory.create(queryStr);

QueryExecution qe = QueryExecutionFactory.create(query, model);

ResultSet results = qe.execSelect();

7 Jena查询代码片段

这样的逻辑大家应该都不陌生,因为太想普通的数据库查询逻辑了J

3.         分析结果

走完上面的两步,从图7中我们已经得到查询结果对象results,我们想要的结果找到了,下面让我们来开始“收获”吧:

Vector mxz = new Vector();

while (results.hasNext())

{

       QuerySolution tqs = (QuerySolution) results.next();

       mxz.addElement(new String(tqs.getLiteral("name").getString()));

}

              搞定。

       好,现在我们已经通过一个实例介绍了JenaRDF文件的查询和推理。如果你想玩更酷的功能,请参阅Jena的随包文档。

 

 
MPU6050是一款广泛应用在惯性测量单元(IMU)中的微型传感器,由InvenSense公司生产。它集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪,能够检测设备在三维空间中的线性加速度和角速度,进而计算出物体的姿态、运动和方向。在本项目中,MPU6050被用来获取设备的YAW、PITCH、ROLL这三个关键的姿态角,这些数据将通过OLED显示屏进行实时显示。 1. **MPU6050工作原理**: MPU6050内部包含两个主要传感器:加速度计用于测量重力加速度,提供X、Y、Z三个轴的线性加速度信息;陀螺仪则测量绕三个轴的旋转速率。通过融合这两个传感器的数据,可以计算出设备的动态运动状态。 2. **姿态角的定义**: - **YAW(偏航角)**:表示设备相对于一个参考方向的旋转角度,通常以水平面为基准。 - **PITCH(俯仰角)**:是设备沿垂直轴相对于水平面的倾斜角度,向上为正,向下为负。 - **ROLL(翻滚角)**:是设备围绕前向轴的旋转角度,向右为正,向左为负。 3. **数据处理与姿态解算**: 为了从原始的加速度和角速度数据中获取准确的姿态角,需要应用卡尔曼滤波、互补滤波或者Madgwick算法等高级数据融合方法。这些算法可以有效地消除噪声,提高姿态估计的稳定性和精度。 4. **OLED显示屏**: OLED(有机发光二极管)显示器是一种自发光技术,具有高对比度、快速响应时间以及广视角的优点。在该项目中,OLED用于实时显示YAW、PITCH、ROLL角,为用户提供了直观的视觉反馈。 5. **硬件连接与编程**: 实现这一功能需要将MPU6050通过I2C或SPI接口连接到微控制器(如Arduino、Raspberry Pi等)。编写相应的固件程序来读取传感器数据,并将其转换为姿态角,然后将结果显示在OLED屏幕上。 6. **软件实现**: 在编程过程中,通常会用到相关的库文件,如Arduino IDE中的Wire库来处理I2C通信,Adafruit的MPU6050库来与传感器交互,以及Adafruit_GFX和Adafruit_SSD1306库来驱动OLED屏幕。 7. **调试与优化**: 项目实施过程中可能遇到的问题包括传感器漂移、数据不准确等,可以通过调整滤波器参数、校准传感器以及优化算法来改善。 综上,"MPU6050(OLED显示姿态角)"项目涉及了传感器技术、微控制器编程、数据融合算法、嵌入式显示等多个领域的知识,对于学习和实践物联网、机器人、无人机等领域的开发者来说,是一个很好的动手实践项目。
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