| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 本体概念更新 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于本体推理的煤矿安全监测 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 章节安排 | 第11-14页 |
| 第二章 煤矿领域本体构建 | 第14-26页 |
| 2.1 本体相关概念 | 第14-15页 |
| 2.1.1 本体定义 | 第14页 |
| 2.1.2 本体分类 | 第14-15页 |
| 2.2 本体构建的相关理论 | 第15-19页 |
| 2.2.1 本体构建原则 | 第15-16页 |
| 2.2.2 本体构建方法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 本体构建工具 | 第18-19页 |
| 2.3 本体实现 | 第19-24页 |
| 2.3.1 煤矿领域本体构建步骤 | 第19-22页 |
| 2.3.2 通风系统本体的实现 | 第22-23页 |
| 2.3.3 运输系统本体的实现 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于语义相似度的本体概念更新 | 第26-36页 |
| 3.1 语义相似度计算 | 第26-29页 |
| 3.1.1 WordNet简介 | 第26-27页 |
| 3.1.2 传统的相似度算法 | 第27-29页 |
| 3.2 改进的基于WordNet的相似度计算 | 第29-31页 |
| 3.3 基于改进相似度算法的本体更新方法 | 第31-32页 |
| 3.3.1 本体概念相似度计算 | 第31-32页 |
| 3.3.2 本体概念更新方法 | 第32页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 相似度算法实验及结果分析 | 第32-33页 |
| 3.4.2 SSOCUM算法实验及结果分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 本体不确定性推理在煤矿安全监测中的应用 | 第36-50页 |
| 4.1 基于Jena的推理规则创建 | 第36-39页 |
| 4.1.1 Jena推理机 | 第36-37页 |
| 4.1.2 规则创建 | 第37-39页 |
| 4.2 基于证据理论和本体推理的井下环境评估 | 第39-44页 |
| 4.2.1 改进的D-S证据理论 | 第39-40页 |
| 4.2.2 面向井下环境评估的本体不确定性推理应用 | 第40-42页 |
| 4.2.3 实验及结果分析 | 第42-44页 |
| 4.3 基于本体推理的煤矿安全监测系统 | 第44-48页 |
| 4.3.1 系统设计 | 第44-45页 |
| 4.3.2 系统开发平台 | 第45页 |
| 4.3.3 系统主要模块 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第60页 |