柑橘肥水智能决策支持系统的变化预测方法及应用效果

本体是农业智能信息系统的核心,是实现精准农业信息服务的关键。本体的维护和管理过程将导致本体发生各种变化,从而对其支撑的应用程序产生不同程度的影响。如何有效地分析本体元素的变化对应用程序的影响是农业智能信息系统维护和管理的难题。该文提出一种基于界面组件依赖矩阵、本体概念依赖矩阵及本体概念-界面组件依赖矩阵的系统变化预测方法,实现了避免代码层分析而较准确预测本体概念的变化对应用程序用户界面组件的影响。以包含22个本体概念和6个界面组件的柑橘肥水智能决策支持系统为案例分析,验证结果表明：该变化预测方法能够达到85%的平均准确率和98%的平均召回率。该变化预测方法对解决以本体为核心的农业智能信息系统的...

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Published in农业工程学报 Vol. 33; no. 16; pp. 174 - 181
Main Author 王艺 王英
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南大学计算机与信息科学学院,重庆,400715 2017
Subjects
本体变化管理
柑橘肥水决策支持系统
系统分析
语义本体
软件变化管理
软件结构
预测
semantic ontology
软件变化管理
ontology change management
citrus fertilization and irrigation decision support system
语义本体
software architecture
软件结构
预测
systems analysis
software change management
系统分析
prediction
本体变化管理
柑橘肥水决策支持系统
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.023

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Summary:本体是农业智能信息系统的核心,是实现精准农业信息服务的关键。本体的维护和管理过程将导致本体发生各种变化,从而对其支撑的应用程序产生不同程度的影响。如何有效地分析本体元素的变化对应用程序的影响是农业智能信息系统维护和管理的难题。该文提出一种基于界面组件依赖矩阵、本体概念依赖矩阵及本体概念-界面组件依赖矩阵的系统变化预测方法,实现了避免代码层分析而较准确预测本体概念的变化对应用程序用户界面组件的影响。以包含22个本体概念和6个界面组件的柑橘肥水智能决策支持系统为案例分析,验证结果表明：该变化预测方法能够达到85%的平均准确率和98%的平均召回率。该变化预测方法对解决以本体为核心的农业智能信息系统的变化管理难题可提供有效的解决方案。
Bibliography:11-2047/S
Agricultural information systems rely heavily on ontologies to realize intelligent and precision agricultural information services such as disease diagnosis and crop planting management.In the development of agricultural applications,due to the massive and cross domain knowledge required in the agricultural domain,it is impossible to develop applications after the completion of domain ontologies.Due to various reasons,ontologies are constantly modified,augmented,or evolved during the application development.Since ontologies are often tightly interwoven with applications,when changes occur in ontologies,the applications such as query services and decision support services that rely on them will be affected in different ways and may not function correctly.Therefore,it is important to provide mechanisms that fill the gap between ontology evolution management and the change management of knowledge based systems.In this paper,we proposed an approach to analyze and predict change impacts on user interface
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.023