36、应急管理与旅游领域的元数据和本体论应用

应急管理与旅游领域的元数据和本体论应用

应急管理中的元数据与本体论

在应急管理系统(EMS)的构建中,涉及到众多知识领域,并且都有相应的本体论在实际或理论层面得到应用。

情境推理的本体论方法

Matheus 等人提出了一种利用本体进行情境推理的正式方法。该本体需满足几个要求:
1. 能够表示对象及其关系,以及它们随时间的演变。
2. 能够表达对象和关系的任何“合理”演变(可能只是近似)。
3. 设计要经济,以便最终能在工作系统中实现。

在一篇论文中,展示了一个简单的战场场景,以及如何通过对少量核心类进行子类化来扩展 SAW 本体。

模拟系统互操作性

当前有两种模拟模型:分布式交互模拟(DIS,由 IEEE1278 规定)和高层体系结构(HLA,由 IEEE1516 规定)。在这两种情况下,信息交换模型是参与系统之间达成共识的结果,每个系统都同意将其信息交换映射到这些模型上。Tolk 和 Turnitsa 建议使用适当的元数据来捕获信息交换需求,以便应用本体论手段明确识别可交换的信息。

例如,在一次侦察任务的场景本体中,战场场景包含 F15、无人机和 JSTARS 等元素,还包括用于创建单个对象和整个场景域交互模型的一阶逻辑规则。实现该本体使用的工具包括 Protégé 本体编辑器、语义网规则语言(SWRL)和 RACER 等,同时使用 Protégé 来验证特定场景域的本体。

应急管理对本体论的动态需求

本体和用于 EMS 的系统应能动态适应应急的实时和挑战性场景,让所有利益相关者尽快获得更新信息。随着语义网的发展,新的

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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