| 标题 | 基于本体的服装制造过程信息上下文建模研究 |
| 范文 | 王倩 摘 要：上下文感知计算是普适计算的核心技术之一，而在某个特定领域环境下，建模是运用上下文感知技术的前提。针对服装制造过程中复杂的生产信息难以有效应用的问题，提出了一种基于本体的上下文建模方法。本体描述语言OWL（Web Ontology Language）是以描述逻辑为基础的本体形式化语言，可以满足用于知识共享和上下文推理的本体建模，提高上下文信息的表达能力。该建模过程可为下一步的服装质量推理过程打下研究基础。 关键词：上下文感知；服装制造过程；本体；OWL；建模 DOIDOI：10.11907/rjdk.1511007 中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号文章 0 引言 随着计算机与信息技术的快速发展，普适计算[1]的概念应运而生，它强调和环境融为一体的计算，使人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理，在该环境中，系统不间断地与不同计算设备进行交互，计算系统利用用户所处环境或者计算环境中的所有有价值的信息为用户提供服务，这就是上下文感知。 我国是服装制造业大国，在服装生产过程中，企业对每件服装的实时数据进行追踪的必要性越来越高。以上下文感知技术[2-3]为基础对传统制造业制造过程进行自动化、信息化改造，将生产状态等信息映射到信息网络中，同时将生产流程各环节的上下文信息相串联，即可改善企业制造过程管理方式落后的弊端，为上层生产状态监控和计划调度提供实时有效的数据支撑。上下文感知技术的运用不仅可以将监控管理的对象延伸到线上的每个产品，也实现了从物理空间到信息空间的信息流动。如何描述用户所处的各种位置环境，构建合适的生产信息上下文感知模型，是首先需要解决的问题。 本文介绍了本体理论、本体描述语言OWL[4]、本体构建方法[5-6]以及本体构建工具Protégé，并且描述了服装制造过程本体的构建，以及后期的研究工作。 1 服装制造过程信息上下文 1.1 上下文建模方法 建模是计算机识别外界信息的第一道工序，上下文建模主要是为解决上下文信息的构成方式和上下文的描述方式中存在的问题而产生的，其目的是刻画实体所处的环境或情形，在构建上下文感知系统中具有极其重要的作用。目前常用的6大建模方法[7]有：键值对模型、标记模式模型、图模型、面向对象模型、基于逻辑的模型和基于本体的模型。 本体模型采用本体论的方法来描述上下文的概念和概念之间的关系，利用本体中固有的关系和规则以及基于本体的表述语言来建立具有较高程度的形式化模型。本体模型具有很强的形式化表达能力和语义表达能力、完整的语法体系、较强的知识共享性等优势。因此，本文使用本体建模方式进行服装制造过程信息的建模研究。 1.2 上下文信息分类 在服装制造过程领域中，本文将上下文信息分为如下几类： 计算上下文：如网络连接、通信、带宽、资源等； 用户上下文：如用户姓名、兴趣爱好、操作习惯、个性化需求和社会关系等； 环境上下文：如所在工位号、工序号、任务时间、地点、光强度、温度、噪音等； 时间上下文：如日期、季节、期货等； 设备上下文：如可用的RFID、打印机、扫描仪、服务器、作业机器等。 2 本体构建基本理论 2.1 本体理论 本体最早是一个哲学上的概念。 Neches等最早给出了本体的定义：本体定义了组成主题领域的词汇的基本术语及其关系，以及结合这些术语和关系来定义词汇表外延的规则[8]。Gruber等人给出了本体普遍接受的定义，即：本体是概念模型的明确的规范说明[9]。 本体的建模元语分为以下5种：①类或概念：类，是对象的集合，概念是广义的概念，除了可以是一般意义上的概念以外，也可以是任务、功能、行为、策略、推理过程等；②关系：关系是领域中概念之间的交互作用；③函数：函数是一种特殊的关系；④公理：公理是一些永真式的描述；⑤实例：实例代表属于某概念/类的基本元素，即某概念/类所指的具体实体。 2.2 本体构建方法 本体构建大体分为4个步骤：在构建本体之前首先需要确认本体需求，即要明确本体建设的应用领域及范围；其次需要汇总领域内的专业概念及词汇；然后要建立领域内本体实体之间的关系属性；最后用形式化的描述语言对本体进行表示。 现阶段具有影响力的本体构建方法[5-6]有IDEF5、TOVE法、骨架法、7步法等。 2.3 本体建模语言 OWL语言的特点是有良好的形式化定义，其中包括包容、层次、大小、前景、研究、商业和社会7个维度。OWL语言从RDF继承了一些模式特性，基本数据类型包括资源、描述和属性，同时克服了RDF描述属性关系能力弱的问题，该语言系统可以更好地表达丰富的语义并且具有强大的推理能力，使用OWL语言表示更容易被机器所理解。OWL通过对象（Object）、种类（Categories）、关系（Relationship）的概念来描述真实的世界，将各种实体进行分类，再声明其具有的关系。 OWL还有3种表达子语言，分别是OWL Lite、OWL DL和OWL Full。这3种子语言的语法结构表达方式相同，在表达能力上逐级增强，语言复杂度也逐级上升。 2.4 本体建模工具 本体建模工具可以帮助研究人员完成本体的形式化过程，目前流行的本体建模工具[10]有OntoEdit、WebOnto、OilEd、Protégé等。其中Protégé是Stanford Medical Informatics开发的本体编辑工具。Protégé提供了本体概念类、关系、属性和实例的构建，并且屏蔽了具体的本体描述语言，用户只需在概念层次上进行领域本体模型的构建。Protégé以其优秀的设计和众多的插件，成为目前最广泛的本体论编辑器之一。 本文使用Protege4.0.1来构建服装制造领域本体。 3 服装制造领域本体构建 3.1 基于本体的服装制造过程上下文信息模型 本文应用本体描述语言OWL构建服装制造过程上下文信息模型，其模型为一个五元组形式，表示为Context=（ Identity，Location，Time，Device，Content）。 其中Identity表示服装制造过程中的实体概念集合，例如某项生产任务、某件服装单品或者某位用户等；Location表示实体所处的位置、地点等信息；Time表示上下文发生的时间；Device表示上下文发生时涉及到的设备；Content表示该条上下文的详细内容，例如某项生产任务的生产工艺、用户的具体身份等。如编号为I2312的意大利款西装上装正在进行绱袖作业，可以表示为： I2312，Sewing Line，Now，Sewing Machine，Style-Italy。 3.2 服装制造过程信息本体构建 服装制造行业属于劳动密集型产业，其生产过程工序繁多并且工艺复杂，要将环境、计算等上下文和生产主体很好地融合在一起，才能为管理工作提供有价值的参考依据。本文为服装制造过程信息本体定义了6大实体，即任务、管理、服务、环境、用户、计算，图1为其本体描述图。 图1 本体描述 管理中心处于整个上下文模型的最上层，位于一定的物理环境中，负责制定生产计划，同时对人员、生产过程进行管理；人员（用户）分为管理员和操作员两个子类，同样用户也处于一定的物理环境中，可具体到生产车间的某个位置或部门，并且和处于该环境中的上下文感知计算交互，以使用上下文感知服务；上下文感知计算包含了设备和资源两个子类，在生产车间中的各类资源（如服装的面料配件）和设备（如RFID、服装加工设备）都是上下文感知计算的前提，用于采集底层上下文信息，经由一系列的数据处理过程后得出高层上下文即可实施上下文服务，以促进和完成生产计划。应用Protege4.0.1建模工具构建的服装制造信息本体类的层次结构如图2所示，其图形化表示如图3所示。 图2 服装制造信息本体层次结构 图3 服装制造信息本体图形化层次结构 应用OWL形式化建模语言表示以上本体模型，部分定义如下： 由该本体描述图可以知道各个实体间的关联关系，例如用户类分为管理者和操作者等子类，该用户位于物理环境中，可能是某个部门或是某个工位；而某项上下文感知计算也正处于该环境中进行；该项计算完成后就可提供某项服务供用户使用以完成生产计划。应用Protege4.0.1构建的Object属性如图4所示。 图4 Object属性 实体概念“用户”与“服务”之间存在关联关系“使用”表示为： 4 结语 本文研究了在服装制造业中，如何应用上下文感知技术对复杂的生产过程信息进行合理有效处理，通过本体建模方法、OWL建模语言以及Protégé建模工具进行初步的服装制造过程信息上下文建模，以帮助管理人员对服装生产线进行有效的监控和管理。下一步工作是研究服装制造过程中质量上下文关联关系，进行规则描述以及推理过程，实现基于上下文感知技术的服装生产质量过程管理。 参考文献参考文献： [1] WEISER M. The computer for the 21st century[J].Scientific American，1991，265（3）：66-75. [2] GUI N，FLORIO V D，SUN H，et al.Toward architecture based context aware deployment and adaptation[J].Journal of Systems and Software，2011，84（2）：185-197. [3] KWON O.The potential roles of context aware computing technology in optimization-based intelligent decision making[J].Expert System with Applications，2006，31（3）：629-642. [4] 张蕾.语义Web本体语言及OWL研究[J].成都信息工程学院学报，2007，22（2）：161-165. [5] 李勇，张志刚.领域本体构建方法研究[J].计算机工程与科学，2008，30（5）：129-131. [6] 杜文华.本体构建方法比较研究：情报方法[J].2005，24（10）：24-25. [7] T STRANG，C LINNHOFF POPIEN.A context modeling survey[C].First International Workshop on Advanced Context Modeling，Reasoning And Management，2004. [8] NECHES，FININ，GRUBER，et al.Enabling technology for knowledge sharing[J].AI Magazine，1991. [9] TOM GRUBER.A translation approach to portable ontology specifications[J].Knowledge Acquisition.1993. [10] 孙瑾.本体编辑工具的分析与研究—Protege2000对中文本体编辑的适用性探析[J].Library and Information Service，2006，50（12）：26-29. （责任编辑：杜能钢） |
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