19、复合活动识别：本体与时间知识的融合建模

复合活动识别：本体与时间知识的融合建模

1. 复合活动识别的挑战与解决方案

在活动建模中，传统的本体建模方法在处理复合活动时存在局限性。尽管它能捕捉时间和持续时间等信息，但不支持时间推理。例如，OWL DL 仅允许本体捕获时间知识，却无法进行时间推理和查询。为了对复合活动进行建模，活动建模方法需要能够捕捉和建模时间活动间的依赖关系，并支持时间推理。

1.1 时间知识在本体中的表示

描述逻辑（DL）提供了一种使用概念、关系和公理来表示和推理领域知识的机制。基于 DL 的语义网本体语言（OWL），提供了一组构造器和公理来创建本体，还允许定义用于指定包含、等价、不相交以及属性特征的公理。其构造器、公理和 DL 等价形式如下表所示：
| OWL 构造器 | DL 语法 | OWL 公理 | DL 语法 |
| — | — | — | — |
| IntersectionOf | C ⊓ D | SubClassOf | C ⊑ D |
| UnionOf | C ⊔ D | EquivalentClass | C ≡ D |
| ComplementOf | ¬C | SubPropertyOf | r1 ⊑ r2 |
| One of | {x1…xn} | EquivalentProperty | r1 ≡ r2 |
| AllValuesFrom | ∀r.C | DisjointWith | C ⊑ ¬D |
| SomeValuesFrom | ∃r.C | SameAs | {x1} ≡ {x2} |
| HasValue | ∃r.{x1} | DifferentFrom | {x