王 毅 陳慶新 毛 寧
1.仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,廣州,510225 2.廣東工業(yè)大學(xué),廣州,510090
注塑模具成形面復(fù)雜、結(jié)構(gòu)多樣,且多為單件定制,即使正確應(yīng)用通用的模具設(shè)計(jì)制造原則也難以確保一次試模成功。當(dāng)一個(gè)制品產(chǎn)生缺陷后,多數(shù)企業(yè)都會(huì)傾向于以最經(jīng)濟(jì)且快速的方法消除缺陷,即首先調(diào)整注塑工藝,然后調(diào)整原材料或注塑機(jī),在上述方法全部嘗試以后,才會(huì)考慮既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力的更改制品結(jié)構(gòu)或模具結(jié)構(gòu),然后制訂相應(yīng)的模具修改方案。改模工程師制定改模方案時(shí)不僅需要傳統(tǒng)的模具制造工藝知識(shí),還需要在實(shí)踐中積累的大量經(jīng)驗(yàn)知識(shí)[1-3]。
改模工程師在描述改模知識(shí)時(shí)表達(dá)的隨意和不規(guī)范,造成改模知識(shí)不能在改模工程師之間共享和重用,更無(wú)法歸納其中蘊(yùn)涵著的改模知識(shí)。很多學(xué)者結(jié)合不同類(lèi)型模具的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及各自知識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)的側(cè)重點(diǎn),給出了不同的知識(shí)表達(dá)方式。文獻(xiàn)[4-6]分別對(duì)注塑模具設(shè)計(jì)知識(shí)、壓鑄模具知識(shí)、注塑模具改模知識(shí)進(jìn)行了基于本體的知識(shí)分析與表達(dá),但卻未能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行知識(shí)的推理和歸納。為此,本文在分析基于本體的改模知識(shí)歸納模型基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)例提出了一種基于本體的分層表達(dá)改模知識(shí)模型,并在此基礎(chǔ)上給出了基于本體的知識(shí)推理方法。利用本體推理規(guī)則對(duì)從注塑模具制造企業(yè)中收集的改模方案進(jìn)行知識(shí)表達(dá)和推理,驗(yàn)證了提出的改模方案表達(dá)模型及其知識(shí)推理方法[7-8]。
本體是共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說(shuō)明,具有如下的一些優(yōu)點(diǎn):①能規(guī)范化和清晰化相關(guān)領(lǐng)域的概念和術(shù)語(yǔ),有利于知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化;②具有豐富的概念間關(guān)系和概念間的各種約束,滿足改模知識(shí)復(fù)雜性和相關(guān)性的要求;③作為語(yǔ)義網(wǎng)的核心,為語(yǔ)義網(wǎng)系統(tǒng)提供知識(shí)組織和邏輯關(guān)系。本體的核心是在把握事物本質(zhì)的基礎(chǔ)上,通過(guò)抽象事物類(lèi)型及其關(guān)系約束的明確定義,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜認(rèn)知知識(shí)的規(guī)范描述。本體具有語(yǔ)義上的規(guī)范性,能在人與設(shè)備間清晰解釋?zhuān)呀?jīng)廣泛應(yīng)用于知識(shí)工程、信息技術(shù)、人工智能、醫(yī)藥工程和機(jī)械工程等領(lǐng)域[7-10]。
改模知識(shí)來(lái)源相當(dāng)廣泛,有來(lái)自書(shū)本的知識(shí),來(lái)自技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。這些知識(shí)包括描述性知識(shí)、因果性知識(shí)、過(guò)程性知識(shí)、關(guān)聯(lián)性知識(shí)。描述性知識(shí)主要包括對(duì)一些概念的描述,如對(duì)模具結(jié)構(gòu)的描述,它們的關(guān)系主要包括Is_a(是…)和Part_of(…的一部分)這樣一些層次性的關(guān)系;因果性知識(shí)主要包括一些概念之間的因果關(guān)系,如改模原因?qū)е碌母哪?wèn)題,這類(lèi)知識(shí)的概念之間的關(guān)系有Cause(導(dǎo)致)和Caused_by(被引起);過(guò)程性知識(shí)主要包括一些工藝性知識(shí),如針對(duì)某一改模問(wèn)題采取的改模方案,相關(guān)的概念間關(guān)系有Follow(采用)和Is_followed_by(被采用);關(guān)聯(lián)性知識(shí)主要用于說(shuō)明概念之間的聯(lián)系,如塑件上的某一位置有改模問(wèn)題出現(xiàn),那么該塑件位置和相對(duì)應(yīng)的模具結(jié)構(gòu)的關(guān)系是如何的等,相應(yīng)的概念之間的關(guān)系有Cooperate with(有關(guān)聯(lián))。利用本體技術(shù)可以把這些概念設(shè)計(jì)成為一個(gè)多層的改模知識(shí)表達(dá)模型[11-13],見(jiàn)圖1。
通過(guò)前面的分析,可以把改模知識(shí)概念分為模具結(jié)構(gòu)知識(shí)概念、塑件位置概念、改模問(wèn)題概念、改模原因概念、改模操作方案概念。每個(gè)概念都由概念名稱(chēng)、概念關(guān)系和概念屬性等特征來(lái)描述。本文用C表示改模知識(shí)中的概念,并采用C=(N,R,P)的結(jié)構(gòu)來(lái)表示,其中,N為改模概念的名稱(chēng)或說(shuō)明信息,R表示概念之間的關(guān)系,P表示概念的屬性[12-13]。各類(lèi)概念的關(guān)系如圖2所示。
屬性主要包括 Concept_ID、Synonym、Appearance Reason、Status、Action等。Concept_ID代表概念的ID號(hào)。Synonym代表語(yǔ)義相同或相近的概念,包括一些等同和相關(guān)概念[14],如改模問(wèn)題中的批鋒與飛邊,模具知識(shí)領(lǐng)域中的三板模具和細(xì)水口模具等。Appearance Reason和Sta-tus屬性是針對(duì)改模問(wèn)題和改模原因設(shè)置的。Action是為了表達(dá)一些過(guò)程性的知識(shí)而設(shè)計(jì)的,如改模操作中的一些操作概念(打磨、研配等)。
圖1 基于本體的多層改模知識(shí)表達(dá)圖
圖2 各類(lèi)概念之間的關(guān)系
概念之間的關(guān)系主要包括Is_a、Part_of、Cause、Caused_by、Follow、Is_followed_by、Coorperate_with。Is_a表示概念之間的層次關(guān)系,它將類(lèi)與實(shí)例聯(lián)系起來(lái);Part_of表示模具結(jié)構(gòu)的整體和部分之間的關(guān)系;Cause表示改模原因和改模問(wèn)題之間的關(guān)系,即某種改模原因?qū)е履撤N改模問(wèn)題;Caused_by表示改模原因和改模問(wèn)題之間的關(guān)系,即某種改模問(wèn)題由某種改模原因引起;Follow表示改模問(wèn)題和改模方案之間的關(guān)系,即某種改模問(wèn)題實(shí)施某種改模方案;Is_followed_by表示改模問(wèn)題和改模方案之間的關(guān)系,即某種改模方案的實(shí)施是由某種改模問(wèn)題導(dǎo)致的;Coorperate_with表示塑件位置和模具結(jié)構(gòu)的聯(lián)系,即某塑件位置出現(xiàn)了問(wèn)題,與之相關(guān)的模具應(yīng)該是在那個(gè)部位出現(xiàn)了問(wèn)題,這是一種關(guān)聯(lián)關(guān)系[15-16]。
改模知識(shí)概念間關(guān)系推理規(guī)則:
其中,A、B、…代表改模知識(shí)概念名稱(chēng);∧表示與操作;?表示推理。描述性知識(shí)層的推理模型如圖3所示。
圖3 描述性改模知識(shí)推理模型
描述性知識(shí)層主要包含兩種類(lèi)型的層次關(guān)系(Is_a和Part_of),如圖3所示,A 概念和B概念之間、B概念和C概念之間存在Is_a的關(guān)系,利用上面的規(guī)則(1)可以推出概念A(yù)和概念C之間存在Is_a的關(guān)系。同理,D概念和E概念之間、E概念和F概念之間存在關(guān)系Part_of,利用規(guī)則(2)可以得出概念D和概念F之間暗含著關(guān)系Part_of。D概念和E概念之間是Part_of的關(guān)系,則意味著概念D是概念E的一部分,利用規(guī)則(4)可以得出E概念屬于D概念。
因果性知識(shí)層主要包含的是概念之間的因果性關(guān)系Cause和Caused_by。如圖4所示,概念G和概念H之間、概念H和概念I(lǐng)之間存在Cause關(guān)系,利用規(guī)則(5)可以得出概念G和概念I(lǐng)之間存在Cause關(guān)系。利用規(guī)則(6)和規(guī)則(7)可以得出概念H和概念I(lǐng)之間存在關(guān)系Caused_by。
圖4 因果性改模知識(shí)層推理模型
過(guò)程性改模知識(shí)層主要包含針對(duì)某一改模問(wèn)題和改模原因所采取的改模方案,如圖5所示,概念J和概念K之間、概念K和概念L之間存在Follow關(guān)系,利用規(guī)則(8)可以推出概念J和L之間存在Follow關(guān)系。同理,利用規(guī)則(10)可以得出概念K和概念L之間存在Is_Followed_by關(guān)系,見(jiàn)圖5。
圖5 過(guò)程性改模知識(shí)層推理模型
關(guān)聯(lián)性改模知識(shí)層主要包含關(guān)聯(lián)性的知識(shí)概念之間的關(guān)系,如塑件某一位置發(fā)生了問(wèn)題,則對(duì)應(yīng)的模具位置應(yīng)該是什么呢?對(duì)應(yīng)的相關(guān)模具零部件又是哪些呢?與之相關(guān)的設(shè)計(jì)、制造問(wèn)題又是哪些呢?所以關(guān)聯(lián)性改模知識(shí)層包含的關(guān)系是Coorperate_with。如圖6所示,概念M和概念N之間、概念N和概念O之間是Coorperate_with關(guān)系,利用規(guī)則(11)可以得出,概念 M和概念O之間存在Coorperate_with關(guān)系。反之,利用規(guī)則(12)可以推出概念O和概念N之間存在Coorperate_with關(guān)系,見(jiàn)圖6。
圖6 關(guān)聯(lián)性改模知識(shí)層推理模型
通過(guò)前面基于本體的單層改模知識(shí)的推理描述,可以把各單層改模知識(shí)概念間的關(guān)系推理總結(jié)成為推理算法,同時(shí)把其推理過(guò)程描述如下,如圖7所示:
(1)輸入單層改模知識(shí)本體,開(kāi)始單層改模知識(shí)規(guī)則推理。
(2)檢查輸入的改模知識(shí)本體是否屬于描述性知識(shí)層,檢查概念之間的關(guān)系是否是Is_a或Part_of或 Has_part(具有零部件),如果是,則轉(zhuǎn)入步驟(3)進(jìn)行關(guān)系值的判斷,否則轉(zhuǎn)入步驟(4)。
(3)如果關(guān)系是Is_a,執(zhí)行Is_a關(guān)系的推理(規(guī)則1);如果關(guān)系是Part_of,執(zhí)行Part_of關(guān)系的推理(規(guī)則2);如果關(guān)系是 Has_part,執(zhí)行Has_part關(guān)系的推理(規(guī)則3)。
(4)檢查輸入的改模知識(shí)本體是否屬于因果性知識(shí)層,檢查概念之間的關(guān)系是否是Cause或Caused_by,如果是,轉(zhuǎn)入步驟(5)進(jìn)行關(guān)系名稱(chēng)的判斷,否則轉(zhuǎn)入步驟(6)。
(5)如果關(guān)系是Cause,執(zhí)行Cause關(guān)系的推理(規(guī)則5);如果關(guān)系是Caused_by,執(zhí)行Caused_by關(guān)系的推理(規(guī)則6和規(guī)則7)。
(6)檢查輸入的改模知識(shí)本體是否屬于過(guò)程性知識(shí)層,檢查概念之間關(guān)系是否是Follow或Is_Follow_by,如果是,轉(zhuǎn)入步驟(7)進(jìn)行關(guān)系名稱(chēng)的判斷,否則轉(zhuǎn)入步驟(8)。
(7)如果關(guān)系是Follow,執(zhí)行Follow關(guān)系的推理(規(guī)則8);如果關(guān)系是Is_Follow_by,執(zhí)行Is_Follow_by關(guān)系的推理(規(guī)則9、規(guī)則10)。
(8)檢查輸入的改模知識(shí)本體是否屬于關(guān)聯(lián)性知識(shí)層,檢查概念之間的關(guān)系是否是Cooperate_with,如果是,轉(zhuǎn)入步驟(9)進(jìn)行關(guān)系名稱(chēng)的判斷,否則,結(jié)束算法。
(9)如果關(guān)系是 Transitive(傳遞性),執(zhí)行Transitive關(guān)系的推理;如果關(guān)系是Symmetric(對(duì)稱(chēng)性),執(zhí)行Symmetric的推理。
圖7 單層改模知識(shí)本體的推理算法
2.2.1規(guī)則描述
此處的規(guī)則主要是各層與層之間的推理規(guī)則,包括描述性知識(shí)層與因果性知識(shí)層之間的推理,如規(guī)則13;描述性知識(shí)層與過(guò)程性知識(shí)層之間的推理,如規(guī)則14;描述性知識(shí)層與關(guān)聯(lián)性知識(shí)層之間的推理,如規(guī)則15。
上述規(guī)則中,X、Y、Z等代表改模知識(shí)概念,符號(hào)“?”代表子集,符號(hào)“?”是一個(gè)存在量詞。
2.2.2描述性改模知識(shí)層和因果性改模知識(shí)層之間的規(guī)則推理模型
如圖8所示,概念X和概念Y之間存在因果關(guān)系Cause,概念Y和概念Z之間存在Part_of的關(guān)系,利用規(guī)則(13)可以得出概念X和概念Z之間也存在因果關(guān)系Cause。
2.2.3描述性改模知識(shí)層和過(guò)程性知識(shí)層之間的規(guī)則推理模型
如圖9所示,概念U和概念V之間存在過(guò)程性關(guān)系Follow,概念V和概念W之間存在Part_of的關(guān)系,利用規(guī)則(14)可以得出概念U和概念W之間存在著關(guān)系Follow。
圖8 描述性知識(shí)層與因果性知識(shí)層之間的推理模型
圖9 描述性知識(shí)層與過(guò)程性知識(shí)層之間的推理模型
2.2.4描述性知識(shí)層和關(guān)聯(lián)性知識(shí)層之間的規(guī)則推理模型
如圖10所示,概念R和概念S之間存在關(guān)聯(lián)性關(guān)系Cooperate_with,概念S和概念T之間存在Part_of的關(guān)系,利用規(guī)則(15)可以得出概念R和概念T之間存在關(guān)系Cooperate_with。
圖10 描述性知識(shí)層與關(guān)聯(lián)性知識(shí)層之間的推理模型
通過(guò)前面基于本體的層與層之間的改模知識(shí)推理描述,可以把各層之間的改模知識(shí)概念間關(guān)系推理總結(jié)成為知識(shí)層與層之間的推理算法,流程如圖11所示:
(1)輸入跨層改模知識(shí)本體,如果改模知識(shí)本體包含了描述性知識(shí)層和因果性知識(shí)層,并且關(guān)系名稱(chēng)是Part_of和Cause,轉(zhuǎn)入步驟(2),否則轉(zhuǎn)入步驟(3)。
(2)執(zhí)行描述性知識(shí)層和因果性知識(shí)層的跨層規(guī)則推理。
(3)檢查輸入的改模知識(shí)本體是否包含了描述性知識(shí)層和過(guò)程性知識(shí)層,并且關(guān)系名稱(chēng)是Part_of和Follow,如果是,轉(zhuǎn)入步驟(4),否則轉(zhuǎn)入步驟(5)。
(4)執(zhí)行描述性知識(shí)層和過(guò)程性知識(shí)層的跨層規(guī)則推理。
(5)檢查輸入的改模知識(shí)本體是否包含了描述性知識(shí)層和關(guān)聯(lián)性知識(shí)層,并且關(guān)系是Part_of和Cooperate_with,,如果是,轉(zhuǎn)入步驟(6),否則,結(jié)束算法。
(6)執(zhí)行描述性知識(shí)層和關(guān)聯(lián)性知識(shí)層的跨層規(guī)則推理。
圖11 跨層改模知識(shí)本體推理流程圖
描述性知識(shí)層主要描述的是模具領(lǐng)域知識(shí),用各種關(guān)系描述出領(lǐng)域知識(shí)的層次關(guān)系,具體見(jiàn)圖12。
下面我們將以一個(gè)改模問(wèn)題“批鋒”為例來(lái)說(shuō)明改模知識(shí)概念之間關(guān)系的推理。“批鋒”是在試模過(guò)程中一種常見(jiàn)的改模問(wèn)題,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在分型面、頂出口附近及零件表面(型腔鑲塊處)。產(chǎn)生的原因經(jīng)常是制造誤差、設(shè)計(jì)選材的問(wèn)題,或者塑料流動(dòng)性過(guò)大,解決的辦法一般是通過(guò)打磨降低粗糙度、通過(guò)燒焊或更換零件縮小間隙等方法解決,具體見(jiàn)表1。
圖12 部分多層次改模知識(shí)本體模型
表1 改模問(wèn)題“披鋒”的部分產(chǎn)生原因與解決辦法
3.2.1單層規(guī)則推理
下面以因果性知識(shí)層為例進(jìn)行單層改模知識(shí)的推理。在因果性知識(shí)層中,概念鑲件材料問(wèn)題和鑲件之間存在Cause關(guān)系,概念鑲件和有批鋒之間也存在Cause關(guān)系,利用推理規(guī)則可以得出鑲件材料問(wèn)題和有批鋒之間也存在Cause關(guān)系。同理可得,批鋒和鑲件之間、鑲件和鑲件材料之間存在Caused_by的關(guān)系,利用推理規(guī)則可得批鋒和鑲件材料之間存在Caused_by的關(guān)系。具體推理見(jiàn)圖13。
圖13 因果性知識(shí)層的改模推理
3.2.2多層規(guī)則推理
下面以因果性知識(shí)層和描述性知識(shí)層之間的推理過(guò)程作為例子來(lái)說(shuō)明推理過(guò)程,從圖14可以看出,概念鑲件材料問(wèn)題和批鋒之間有Cause的關(guān)系,概念批鋒和概念外觀問(wèn)題存在Part_of的關(guān)系,利用前面的推理規(guī)則,可以得出概念鑲件材料問(wèn)題和概念外觀問(wèn)題之間存在關(guān)系Cause,即鑲件材料問(wèn)題可以引發(fā)塑件的外觀問(wèn)題,這和實(shí)際情況也是吻合的(如表1所示)。
圖14 改模問(wèn)題與注塑領(lǐng)域知識(shí)層之間的推理
針對(duì)注塑模具改模知識(shí)領(lǐng)域的實(shí)際需求,借鑒現(xiàn)有的本體構(gòu)建方法,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于本體的多層改模知識(shí)表達(dá)模型,實(shí)現(xiàn)了改模知識(shí)的統(tǒng)一形式化表達(dá),構(gòu)建了基于本體的單層改模知識(shí)推理和多層改模知識(shí)推理,并通過(guò)了一個(gè)基于“批鋒”問(wèn)題的改模知識(shí)驗(yàn)證了其正確性與可行性。本體構(gòu)建過(guò)程中,注塑模具領(lǐng)域知識(shí)本體是整個(gè)知識(shí)表達(dá)、推理和語(yǔ)義檢索的基礎(chǔ),如何建立全面而適當(dāng)?shù)淖⑺苣>哳I(lǐng)域知識(shí)本體是未來(lái)研究的一個(gè)重點(diǎn)。
[1]郁濱,鐘漢如.智能消除注塑制品缺陷的研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2001,12(6):624-628.Yu Bin,Zhong Hanru.Research on Intelligent Method of Defect Correction for Injection Part[J].China Mechanical Engineering,2001,12(6):624-628.
[2]金新明,朱學(xué)峰.一種用于注塑過(guò)程參數(shù)設(shè)定的智能方法[J].中國(guó)機(jī)械工程,2001,12(10):1162-1164.Jin Xinming,Zhu Xuefeng.An Intelligent Method for Setting of Injection Process Parameters[J].China Mechanical Engineering,2001,12(10):1162-1164.
[3]陳晨,毛寧,陳慶新.基于變精度粗糙集的改模知識(shí)分層遞階歸納[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2009,15(11):2259-2265.Chen Chen,Mao Ning,Chen Qingxin.Knowledge Hierarchical Induction for Injection Mould Repairs Based on Variable Precision Rough Sets[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2009,15(11):2259-2265.
[4]沈衛(wèi)華,毛寧,陳慶新,等.基于客戶(hù)溝通與設(shè)計(jì)評(píng)審的模具設(shè)計(jì)知識(shí)管理系統(tǒng)[J].模具工業(yè),2006,32(1):10-13.Shen Weihua,Mao Ning,Chen Qingxin,et al.Management System for the Mould Design Knowledge Based on Communication with Customer and Design Review[J].Die & Mould Industry,2006,32(1):10-13.
[5]杜松晏,毛寧,陳慶新.基于OWL語(yǔ)言的注塑模改模知識(shí)表示方法[J].中國(guó)制造業(yè)信息化,2010,39(9):11-16.Du Songyan,Mao Ning,Chen Qingxin.The Representation of Knowledge for Injection Mould Modification Based on OWL[J].Manufacture Information Engineering of China,2010,39(9):11-16.
[6]熊平原,王毅,毛寧,等.基于壓鑄模本體的領(lǐng)域概念自動(dòng)抽取方法研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2011(7):224-225.Xiong Pingyuan,Wang Yi,Mao Ning,et al.Study on Automatic Domain Concept Extraction Based on Casting Mould Ontology[J].Machinery Design &Manufacture,2011(7):224-225.
[7]陳磊,潘翔,葉修梓,等.基于本體的產(chǎn)品知識(shí)表達(dá)和檢索技術(shù)研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2008,42(12):2037-2042.Chen Lei,Pan Xiang,Ye Xiuzi,et al.Ontologybased Product Knowledge Representation and Retrieval[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Science),2008,42(12):2037-2042.
[8]黃衛(wèi)東,王有遠(yuǎn),謝強(qiáng),等.基于本體的設(shè)計(jì)知識(shí)檢索研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2007,18(21):2566-2569.Huang Weidong,Wang Youyuan,Xie Qiang,et al.Research on Management of Design Knowledge Based on Ontology in the Integrated Product Development[J].China Mechanical Engineering,2007,18(21):2566-2569.
[9]余旭,劉繼紅,何苗.基于領(lǐng)域本體的復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)檢索技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2011,17(2):225-231.YuXu,Liu Jihong,He Miao.Design Knowledge Retrieval Technology Based on Domain Ontology for Complex Products[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2011,17(2):225-231.
[10]周揚(yáng),李青.飛機(jī)故障知識(shí)的本體建模及語(yǔ)義檢索[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,47(8):12-15.Zhou Yang,Li Qing.Ontology Modeling and Semantic Retrieval for Aircraft Fault Knowledge[J].Computer Engineering and Application,2011,47(8):12-15.
[11]Chen Yuh-Jen.Development of a Method for Ontology-based Empirical Knowledge Representation and Reasoning[J].Decision Support Systems,2010,50:1-20.
[12]Guo T,Schwartz D G,Burstein F,et al.Codifying Collaborative Knowledge Using Wikipedia as a Basis for Automated Ontology Learning[J].Knowledge Management Research & Practice,2009(7):206-217.
[13]Foguem B K,Coudert T,Béler C,et al.Knowledge Formalization in Experience Feedback Processes:An Ontology-based Approach[J].Computers in Industry,2008,59(7):694-710.
[14]Bradley J H,Paul R,Seeman E.Analyzing the Structure of Expert Knowledge[J].Information& Management,2006,43(1):77-91.
[15]Schulz S,Hahn U.Part-whole Representation and Reasoning in Formal Biomedical Ontologies[J].Artificial Intelligence in Medicine,2005,34(3):179-200.
[16]Xu W L,Kuhnert L,F(xiàn)oster K,et al.Object-oriented Knowledge Representation and Discovery of Human Ehewing Behaviors[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2007,20 (7):1000-1012.