【摘 要】
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在电力物联网中,数据管理技术扮演着至关重要的角色。电力物联网数据集成系统首先需要对变化的实体进行建模,用同构模型来反映异构物理实体。在现代电力系统中,采用基于本体的方法进行信息建模是许多应用的基础。事实上,不同的基于本体的应用知识管理体系之间会出现本体异构的现象。电力物联网本体匹配技术帮助解决泛在电力物联网中电力数据的本体异构问题。但由于匹配过程需要同时考虑基于不同特征的相似性度量方法才能确保有效
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在电力物联网中,数据管理技术扮演着至关重要的角色。电力物联网数据集成系统首先需要对变化的实体进行建模,用同构模型来反映异构物理实体。在现代电力系统中,采用基于本体的方法进行信息建模是许多应用的基础。事实上,不同的基于本体的应用知识管理体系之间会出现本体异构的现象。电力物联网本体匹配技术帮助解决泛在电力物联网中电力数据的本体异构问题。但由于匹配过程需要同时考虑基于不同特征的相似性度量方法才能确保有效识别匹配的本体实体,因此如何协调不同相似性度量的匹配建议以提高匹配结果的质量是一个具有挑战性的科学问题。针对这一问题,本文开展了以下的研究工作:（1）针对集成基于不同特征的相似性度量方法问题,提出了一种基于论证框架的电力本体对齐抽取方法。该方法首先将多相似性度量方法参与的电力物联网本体匹配问题视为待辩论的问题,然后采用论证框架来抽取高质量的匹配结果作为最终对齐。其中,定义了实体对应之间的关系,并将他们作为实体对应匹配或不匹配的证据以提高最终对齐的可信度。（2）针对电力物联网本体匹配过程中的不确定性问题,面对相似度值阈值对本体对齐的影响较大的特点,提出模糊论证框架。模糊论证框架通过模糊理论构建的隶属函数对两个实体在向量空间中的相似性值进行建模,然后用余弦函数计算实体对应的语义距离,并定义其间关系,在向量空间中通过论证框架进行本体对齐抽取。（3）为了改善集成的电力物联网本体中一致性和保守性的违反问题,本工作重点关注如何选择匹配对并修复对齐,以减少假阳性和假阴性匹配,从而抽取高质量的电力物联网本体对齐。具体而言,本工作提出了一个过滤错误匹配的上下文策略用于克服集成电力物联网本体中一致性和保守性的违反问题,并提出利用一个基于半监督学习的模糊论证框架来减少假阳性和假阴性匹配,从而抽取高质量的最终对齐。本文采用的测试数据集为智能电网本体匹配任务、传感器本体匹配任务以及国际本体匹配竞赛（Ontology Alignment Evaluation Initiative,OAEI）所提供的通用数据集。实验结果验证了本文的研究工作能够提高电力本体匹配的对齐质量,相关研究成果能够用于集成各类异构的电力本体,推动实现电力物联网中各系统数据的交互与共享,为电力设备的展示服务、高级数据服务、智能应用服务等奠定基础。
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