92、从日历事件进行情境的本体推理

从日历事件进行情境的本体推理

1. 情境推理基础

在本体应用中,OWL 2 DL 是目前最实用的选择,它在保证计算完整性和可判定性的同时,支持最大程度的表达能力。我们利用 OWL - DL 的类构造器、语义和属性特征来对本体中的命名类施加约束,并为定义的类指定推理规则。DL 推理器可用于执行推理规则和自动检测推理规则规范中的不一致性。

情境推理是从获取的信息中识别情境的过程。下面将介绍基于描述逻辑(DL)的推理规则,用于从获取的信息中推导情境,并进一步定义更抽象的情境。

2. 推导情境

大多数业务情境,如“会议”“研讨会”和“讲座”等,具有周期性且遵循固定的时间表。例如:
- 大学课程讲座通常在每学期开始前安排,如教师每周二上午 9:30 至 11:30 有讲座。
- 教师可能在特定时间和工作日举办每周一次的研讨会,如每周三上午 10:30 至 11:30。
- 研究人员可能需要参加每周一次的研究小组会议,通常整个学期都会安排,如每周一上午 10 点至 11 点。
- 研究人员还可能与研究学生进行每周一次的个人会议,如每周一下午 2 点至 3 点。
- 研究小组成员可能每周四一起吃团体午餐。

这些用户的日程安排情境可以通过相应情境的时间戳属性来定义,并在运行时推导。

我们的情境本体通过 hasTimeStamp 对象属性与 owl:Time 本体相连。同时,我们扩展了 owl:Time 本体,定义了一些特定领域的概念,如周末、工作日、非工作时间、工作时间、上班时间、午餐时间和节假

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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