军事物流业务流引擎应用本体

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摘 要 :针对军事物流业务流引擎时,MLBFE结构要素的语义异构与结构异构问题,引入本体技术,用OWL的类、实例、属性等对MLBFE的结构要素进行声明、约束和注释等,并利用protégé构建了MLBFE应用本体,形成了包含术语本体、业务流程本体、功能环节(事务)本体、功能点本体和业务数据主题本体等体系.

关 键 词 :业务流引擎;语义异构与结构异构;应用本体

中图分类号:E233 文献标识码:A

1.问题提出

目前,军事物流业务MIS功能操作步骤、操作权限等均是编码固化、高耦合度,严重制约了系统信息流程的可修改性,无法适应物资保障中数据的采集、传输、存储、处理和使用等事务或功能点的改变.比如,某物资调拨信息流,传统模式是物资主管部门将出库凭证直接下达至任务仓库,但如果改变为物资主管部门将出库凭证下达至联勤分部,再由联勤分部下达至任务仓库,使数据操作权限、事务链、功能点关系发生改变,严重时将导致相关业务MIS重构.

为改变现役业务MIS的编码固化、高耦合度问题,论文[1]提出了基于军事物流业务流引擎开发业务MIS的技术架构,分析设计了业务流程(Business Process)、功能环节(Function Tache)、功能点(Function Node)、元数据(Meta Data)及数据服务(Data Service)等5个结构要素的模式,但由于对MLBFE的结构要素缺乏统一公认的注释,流程者和使用者对MLBFE结构要素的理解不同,使用过程中必将产生语义(本文是指MLBFE的结构要素及其关系的解释)上或结构上的歧义,如果完全靠人力经验与理论去辨识含义是不现实的,需要提供能够被计算机自动识别与释义的符号系统.截至目前本体(Ontology)是:解决语义、结构歧义的最佳技术手段;不仅能够解决语义、结构等异构问题,还能够基于此推导出新的隐藏的新知识[4];为充分发挥关系数据库的优势,还可将构建的本体文件持久化到数据库[3];为基于本体库的MIS具备智能特点奠定了基础.因此,本文提出研究军事物流业务流引擎应用本体库的主题内容.


2.本体理论

本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明,它支持语义级信息交换,是实现Semantic Web的关键技术.本体是用来描述某个领域的知识的,是实现不同主体之间共享与互操作的语义、结构基础,利用声明式语义[4]能够使计算机真正理解“符号”的含义并进行推理.但对本体的描述,不同语言具备不同特征,但无论用XML(可扩展性标记语言,一套元标记语言,用于定义与特定领域有关的、结构化标记语言的语法规则,如<单元><名称>炊事挂车<类别>后勤装备<类别>)、RDF(一种由资源、属性、属性值组成的三元组,如)等何种语言进行描述.本体的典型结构由5个基本要素构成,分别是:(1)类.任何事务,相关概念构成一个概念层次结构;(2)关系.领域中个体之间的交互约束作用;(3)函数.前n—1个元素能够唯一确定第n个元素;(4)公理.定义在实例和属性之上的约束与规则,是本体推理的依据;(5)实例.类的具体化,每个类包含多个实例,实例之间存在显示或隐式关系,实例都是对象,但对象不一定都是实例.

目前,OWL(Web Ontology Language)同XML、RDF一样,是W3C为Semantic Web定义的本体描述语言.OWL在知识表示(Knowledge Represenation)、知识库(Knowledge Base)、人类语言处理技术(Human Language Technology)、自然语言处理(Natural Language Processing)、语义信息处理(Semantic Information Processing)和数字图书馆(Digital Library)等领域广泛应用[2].从语义上讲,OWL提供了类之间、实例之间、类与实例之间的关

系[4],分别代表本体的概念、个体及个体之间的关系.具体是:(1)类(Class)关系,为本体类推理奠定基础.语法主要有:类(owl: Class)、子类(rdf: sub Classof)、相等类(owl: Equivalent Class)、互斥类(owl: Disjoint With)和合并类(owl: UnionClass)等.(2)对象属性(Object Property),实例约束主要形式,本体推理中使用最为广泛的属性.语法主要有:对象属性(owl: Object Property)、反义属性(owl: Inverse)、唯一性(owl: Functional)、对称性(owl: ymmetric)、传递性(owl: Transitive)、序列性(owl: Cardinality).(3)数据类型属性(Data Type Property),代表实例(owl: Individual)与基本数据类型的关系,描述主要是自定义的,语法是:数据类型(owl: Data Type Property)等.(4)注释属性(ment),本体中Class、Individuals、Property等注释语句,是不同实例及属性匹配的基础,是实现语义层“对象”的自动识别与映射的手段之一,但对rdfs: ment赋值时,应尽量是领域内公认的描述语言,如国标、军标或行业标准,以及相关公理或常识等.(5)类型域、值域关系,针对每个对象属性定义类型域(rdf: Domain)、值域(rdf: Range),即“类型域+对象属性+值域”构成三元组等.(6)实例之间约束度,类型域与值域之间关于某对象属性的可能性.语法主要有:全称取值约束[4](owl: all Values From,如?坌Belong)、受限存在取值约束[4](owl: some Values From,如?坌Belong)、基数约束(owl: cardinality)等.

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