31、语义数据的自动集成与查询:原理、应用与挑战

语义数据的自动集成与查询:原理、应用与挑战

1. ASQFor框架:自动生成SPARQL查询

ASQFor框架是一种可重用、可扩展且与领域无关的方法,旨在简化对以RDF表示的知识库进行语义查询的过程,几乎无需终端用户进行培训。该框架通过简单直观的基于元组的接口,接受 <key, value> 输入,并将其转换为正式的语言查询(目前为SPARQL)。生成的查询随后在语义存储库上执行,并将结果返回给用户。其主要目标是开发一个与领域无关的框架,提供一种简单而强大的方式来指定复杂查询,并能即时将其转换为正式查询,无需依赖预定义规则,还能即时适应本体的变化。

1.1 ASQFor自动生成SPARQL查询的步骤

ASQFor生成SPARQL查询分为三个步骤:
1. 关键词映射 :将用户提供的关键词映射到本体O中的概念和属性。用户输入中的每个键都映射到本体O中的一个节点u。
2. 构建查询子图 :确定连接所有节点u所需的最少节点和边,以形成查询子图Q。计算所有映射节点u的最低公共祖先r,以建立查询中位于本体不同分支上的概念和属性之间的最小关系集。然后跟踪连接所有节点u到r的路径(r是查询子图Q的根)。在遍历这些路径到r的过程中,通过填充对应于语义关系和中间节点的语句来生成SPARQL语句。
3. 执行查询并返回结果 :在语义存储库上执行生成的SPARQL查询,并将结果返回给用户。

graph LR
    A[用户输入关键词
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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