基于本体的煤炭科学数据集成模型研究

传统方法在数据集成的过程中难以解决数据冗余量大、信息表达不清、数据异构等问题,新兴的本体技术与XML-DTD技术相结合能够较好的解决以上问题。本文通过分析煤炭领域内瓦斯事故特点,针对瓦斯事故的相关数据建立了瓦斯数据的OWL本体模型。该模型用XML语言来描述瓦斯数据及其相关属性,使得数据表示方式灵活多样,数据属性含义描述更加清晰。同时,又通过SWRL语言来描述本体概念之间的语义关联规则,再通过Jess引擎进行规则推导,便可以在元数据的基础上派生新数据,得到新结论。因此,该模型除了具有以往关系模型的特点外,还实现了语义推理的功能。