EXPRESS向OWL2本体模型自动转换研究

袁 满,刘 峰

0 引 言

本体(Ontology)是语义网知识表示的基础[1]。W3C在2004年推出标准Web本体语言[2],本体是面向计算机形式化的一种知识表达与描述框架,拥有形式化语言和开发工具,具有强大的知识表达、赋值机制与语义推理能力[3]。不仅可以描述信息资源体系十分复杂的概念、属性和关系,形成语义知识网络,还能实现具有语义推理功能的知识检索[4]。因此它可以统一专业领域内各个专业内部的信息术语,实现各专业间知识的共享、重用和互操作,解决各系统之间专业知识使用不一致的情况和应用集成难的问题。常用的本体构建方法有骨架法、Tove法、五步循环法和Kactus工程法等。但当前本体开发代价过高的现实一直是制约语义网成功与普及的瓶颈[5]。而且传统的本体构建在抽取关键概念和关系时,各领域专家的参与增加了构建领域本体的成本,限制了以领域本体为基础的语义网的发展和普及。马静等[6]提出“特征词条本体”的自动构建,叶光辉[7]提出基于UML(Unified Modeling Language)的叙词表转本体方法研究等。如今从现有知识源获取领域知识、以(半)自动方式学习本体,是本体开发便捷而有效的途径[8]。

EXPRESS语言是一种规范化信息建模语言,提供对论域中对象进行详细描述的一套规范(或定义)[9,10],以及与对象有关的信息和约束的描述[11-13]。为对知识进行语义层次的共享和交换以及利用现有知识源进行本体构建,相关研究人员对EXPRESS向本体的转换进行了研究,为实现产品数据信息在语义层次的共享和交换问题[14],并提出以EXPRESS作为描述语言的产品数据信息的本体表述方法。王岁花等[15]在语义共享方面研究了STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data)存在的不足,并给出产品信息描述为OWL(Web Ontology Language)的实例。陈磊等[16]研究了STEP标准和本体OWL语言,给出基于本体的语义互操作框架,实现了产品信息的语义互操作。孟海忠[17]分析了STEP标准和本体OWL语言之间的语义映射规则,利用AP203的STEPPart21物理文件,构建了产品信息的语义转换器,用以解决产品信息的语义共享问题。张开明[18]研究了本体OWL2语言和规则交换格式RIF(Rule Interchange Format),给出STEP-to-OWL2/RIF映射方法和映射系统框架。建立了STEP标准的描述语言EXPRESS与OWL2/RIF之间的映射关系,给出STEP AP203文件和OWL文件的转换方法。文献[15,16]在方法研究上使用早期的本体语言,且没有给出完整的映射方法和模型。文献[17]中研究了对STEP标准进行OWL/SWRL的描述并给出具体的分析,但是对类之间通用的约束并没有给出详细映射方法。文献[18]虽然给出了STEP AP203物理文件转换为OWL2文件的具体方法,并对STEP-to-OWL2/RIF映射系统进行了理论研究,但没有利用OWL2语言在糖衣语法上的新特性,例如DisjointClasses表达类的不相交性等。

以上研究利用现有知识源,进行EXPRESS向本体的自动构建具有领域和模式的限制。笔者在不依赖领域的前提下,给出以EXPRESS作为描述语言的知识源自动转换生成OWL2本体模型的规则及算法。

1 EXPRESS向OWL2的映射

EXPRESS是面向对象和基于模式的语言,Web本体语言OWL是一种定义和实例化“Web本体”的语言[19],OWL2是W3C于2012年提出的[20],是在OWL1的基础上对本体语言的扩展,同时在语法上进行了改进,例如糖衣语法等。本体由类、关系、函数、公理和实例5个建模元语组成[21]。

EXPRESS和OWL2在某种程度上都有面向对象的思想,都建立在概念和关系之上。对比分析EXPRESS语言的模式和本体5个建模元语,给出EXPRESS和OWL2语言通用概念的形式化定义。针对复杂定义将在生成后的本体文件中进行再处理。

定义1 将EXPRESS语言中抽取的面向对象的通用概念形式化为一个6元组E,定义如下

其中E表示实体(Entity);A表示实体属性(Entity attribute);R表示实体规则(Entity rule);F表示实体函数(Entity function);I表示实体实例(Entity instance);C表示实体约束(Entity Constraint),其中C包含(ONEOF,ANDOR,AND,OPTIONAL,UNIQUE,INVERSE)。

定义2 将OWL2语言中和EXPRESS语言中对应的通用概念形式化为一个6元组O,定义如下

其中C表示类(Class);P表示属性(Property),其中Property包含(ObjectProperty,DataTypeProperty);R表示限制(Restrictions);A表示公理(Axiom);I表示实例(Instance);C′表示约束(Constraint),其中C′包含(DisjointClass,UnionOf,IntersectionOf,ObjectMinCardinality,ObjectExactCardinality,InverseObjectProperty)。

依据定义1、定义2,EXPRESS语言和OWL2语言通用概念的形式化定义,结合面向对象的思想,给出定义1中的元素和定义2中的元素具体映射的定义。

定义3 映射定义:对于集合E中的元素ei与集合O中的元素oj相对应,用符号记为f(ei)→oj,其中f表示转换规则。

下面根据定义3给出EXPREE向OWL2映射的形式化描述。

1)实体(Entity)映射。

定义4 依据面向对象中对象(Object)的概念,定义1的E中实体映射成定义2的O中的类,映射过程如下

其中Entityi表示EXPRESS语言中的实体,Classj表示OWL2语言中的类。

2)属性(attribute)映射。

定义5 依据面向对象中对象属性(Object attribute)的概念,定义1的E中实体属性映射成定义2的O中的属性,映射过程如下

其中EntityAttributei表示EXPRESS语言中的实体属性,ObjectPropertyj、DataTypePropertyj表示OWL2语言中的对象属性和数据属性。

3)规则(Rule)映射。

定义6 依据面向对象中方法(Method)的概念,定义1的E中实体规则映射成定义2的O中的公理或限制,映射过程如下

其中EntityRulei表示EXPRESS语言中的实体规则,Axiomj和Restrictionj表示OWL2语言中的公理和限制。

4)函数(Function)映射。

定义7 依据面向对象中方法(Method)的概念,定义1的E中实体函数映射成定义2的O中的类,映射过程如下

其中Entity Functioni表示EXPRESS语言中的实体函数,Classj表示OWL2语言中的类。

5)实例(Instance)映射。

定义8 依据面向对象中对象实例(Object instance)的概念,定义1的E中实体实例映射成定义2的O中的实例,映射过程如下

其中EntityInstancei表示EXPRESS语言中的实体实例,Instancej表示OWL2语言中的实例。

6)约束(EntityConstraint)映射。

定义9 依据面向对象中方法(Method)的概念,定义1的E中实体约束映射成定义2的O中的约束,映射过程如下

其中EntityConstrainti表示EXPRESS语言中的实体约束,Constraintj表示OWL2语言中的约束。

①约束(ONEOF)的映射。

定义10 依据面向对象中方法(Method)的概念和定义9,约束C中不相交(ONEOF)约束映射成C′中的不相交(DisjointClass)约束,映射过程如下

其中ONEOFi表示EXPRESS语言中的约束,DisjointClassj表示OWL2语言中的约束。

②约束(ANDOR)的映射。

定义11 依据面向对象中方法(Method)的概念和定义9,约束C中并集(ANDOR)约束映射成C′中的并集(UnionOf)约束,映射过程如下

其中ANDORi表示EXPRESS语言中的约束,UnionOfj表示OWL2语言中的约束。

③约束(AND)的映射。

定义12 依据面向对象中方法(Method)的概念和定义9,约束C中交集(AND)约束映射成C′中的交集(IntersectionOf)约束,映射过程如下

其中ANDi表示EXPRESS语言中的约束,IntersectionOfj表示OWL2语言中的约束。

④约束(OPTIONAL)的映射。

定义13 依据面向对象中方法(Method)的概念和定义9,约束C中可选(OPTIONAL)约束映射成C′中的最小基数(ObjectMinCardinality)约束,映射过程如下

其中OPTIONALi表示EXPRESS语言中的约束,ObjectMinCardinalityj表示OWL2语言中的约束。

⑤约束(UNIQUE)的映射。

定义14 依据面向对象中方法(Method)的概念和定义9,约束C中唯一(UNIQUE)约束映射成C′中的准确基数(ObjectExactCardinality)约束,映射过程如下

其中UNIQUEi表示EXPRESS语言中的约束,ObjectExactCardinalityj表示OWL2语言中的约束。

⑥约束(INVERSE)的映射。

定义15 依据面向对象中方法(Method)的概念和定义9,约束C中逆属性(INVERSE)约束映射成C′中的逆属性(InverseObjectProperty)约束,映射过程如下

其中INVERSEi表示EXPRESS语言中的约束,InverseObjectPropertyj表示OWL2语言中的约束。

2 EXPRESS向OWL2的具体转换过程

对OWL2本体模型与EXPRESS模型综合分析,得出二者转换的规则。

规则1 当OWL2中存在的核心概念和关键语法能直接匹配EXPRESS语言语义表达的要求,要优先匹配这些概念和语法,同时保证关键语法和语义匹配的一致。

规则2 当OWL2中没有直接的核心概念或关键语法能够匹配EXPRESS,可采用构造概念和语法的方式进行匹配,同时保证关键语法和语义匹配的一致。

规则3 当OWL2中没有与EXPRESS中对应概念或语法相匹配时,而在RDF(Resource Description Framework)和SWRL(Semantic Web Rule Language)中有相关的定义可以描述,则采用RDF和SWRL相关语法对其进行匹配,同时保证关键语法和语义一致。

规则4 对于以上3种匹配方法均不能实现或难以实现匹配的情况,均采取原文直译法。并对转换后的本体采用本体编辑软件进行再处理。

2.1 模式匹配转换

EXPRESS模式包含声明对象,具体包括常量、实体、类型、函数、规则和过程。在OWL2中直接对模式的声明Schema进行表达,根据转换规则1,将EXPRESS中的USE和REFERENCE与OWL2中的owl:import进行匹配。与EXPRESS不同的是OWL2在定义本体时,需首先对XML命名空间进行初始声明,并将其封装在rdf:RDF开始标记中。

2.2 数据类型匹配转换

1)简单数据类型匹配关系。OWL2标准使用XSD(XML Schema Definition)Language定义的数据类型。因此,根据转换规则1,EXPRESS中简单数据类型和OWL2中的内嵌数据类型直接匹配,数据类型对应关系如表1所示。

表1 EXPRESS简单数据类型和OWL2的匹配关系Tab.1 Matching relation of EXPRESSsimple data types and OWL2

2)自定义数据类型匹配关系。自定义数据类型使用TYPE语句定义,自定义类型将简单类型和取值范围进行重新定义,同时给出约束规则,以方便复用和扩展。根据规则2和规则4,采用构造OWL2类的方式进行匹配。将自定义类型的名称映射为OWL2的类名称,同时给该类声明一个数据属性,其值域用来表示取值类型和范围,命名规则是简单类型+_+ndt,定义域就是该类。为分类的方便,将所有的数据类型都定义为类ndt_type的子类。

3)枚举类型匹配关系。枚举项所组成的集合是枚举数据类型,根据规则1和定义4,OWL2中的关键词owl∶oneOf可以与之匹配。将EXPRESS中枚举类型的名称直接映射转换为OWL2中类的名称,EXPRESS中枚举项组成的集合在OWL2中映射转换为由Collection关键字枚举的个体。

4)选择数据类型匹配关系。选择数据类型定义一个其他数据名称的集合,该集合称为选择表。选择表中的项是实体数据类型或自定义数据类型。SELECT数据类型的值是类型表中类型之一。在OWL2中没有直接定义,根据规则2,通过构造的方式进行转换,OWL2中unionOf可以表示并集,对于选择数据类型的选择表中项的集合通过构造owl:unionOf实现转换,对于选择数据类型的取值通过构造子类的形式进行转换,子类的命名规则为SELECT_+选择类型名称+_type。

5)聚集数据类型匹配关系。聚集(aggregate)数据类型是由几个基本类型元素的集合组成,包括数组(array)、包(bag)、列表(list)和集合(set)4种数据类型。在OWL2中没有直接与之相对应的语法或概念,可通过组合的方式进行表达,因此,根据规则2和规则3,采用构造的方式进行映射。

2.3 实体类型匹配转换

1)实体名称。EXPRESS中的实体的名称和OWL2中的类一致,因此,依据规则1和定义4,实体的名称用〈owl ∶Class rdf ∶ID=“实体名称”〉匹配。

2)实体属性。EXPRESS中定义的实体属性为显示属性时,其取值可能是具体数据,也可能是引用了其他的实体类型,根据规则1和定义5,笔者分别采用〈owl∶DatatypeProperty rdf∶ID=“has_属性名”〉和owl∶ObjectProperty rdf∶ID=“has_属性名”＞匹配。EXPRESS中的INVERSE将属性声明为逆属性,用来描述被声明实体与其他实体中的一个属性之间的互逆关系。根据规则1和定义15,利用OWL2中的InverseObjectProperty进行匹配。

关键字OPTIONAL用来说明属性的值可为空值,根据规则1和定义13,在OWL2语言中可使用owl∶ObjectMinCardinality关键字匹配,并将最小基数的值设为0映射OPTIONAL关键字。

3)唯一性规则。对于EXPRESS中实体属性的UNIQUE规则,根据规则1和定义14,在OWL2中,存在owl∶exactCardinality关键字,该关键字能限制OWL2类属性基数的上下界,采取将该关键字的值都设为1以描述唯一性约束。

4)WHERE子句和局部规则匹配。对实体和实体属性的约束使用WHERE子句和局部规则,在SWRL中定义了丰富的谓词逻辑可以很好地描述这部分信息,因此,根据规则3、定义6和定义7,笔者采用SWRL规则描述WHERE子句和局部规则。例如,可使用Swrl∶equal表示两个属性或规则表达式相等。

5)超类与子类。EXPRESS中超类和子类是描述实体分类的层级关系。在EXPRESS实体中,即包含超类的声明也包含子类的声明,但在OWL2中只包括子类的声明。根据规则1,用〈rdfs∶subClassOf〉匹配EXPRESS的实体中的subtype Of,实现超子类的转换。对于EXPRESS中的超类运算符oneOf、andor和and,它们限定了类之间的关系,根据定义10～定义12,可将它们和OWL2中的disjointclass、unionOf和intersectionOf进行匹配,以约束类之间不相交、并集和补集关系。

3 自动转换流程及转换算法

3.1 转换流程

根据上面提出的转换规则和定义,由EXPRESS模型向OWL2本体模型自动转换的流程为通过文档预处理、词法分析和语法分析以及概念的判断,实现转换功能并利用Protégé工具对结果进行检验。

3.2 自动转换算法

抽取EXPRESS文件中通用的概念、关系、规则和约束,其具有模式和语法固定特点,利用词法分析和语法分析以及关键字匹配的方式可实现将EXPRESS转换生成OWL2文件,处理的主要流程包括文档预处理、词法分析、语法分析、数据类型与实体转换,最后用Protégé本体工具对本体的合法性进行检测。下面给出具体的转换算法。

1)EXPRESS文件的词法分析。EXPRESS文件的词法分析要求转换工具剔除空格,读取输入的每个字符,对读入的内容进行关键字符匹配分类、特殊标点符号分类和语义解析,具体算法如下。

算法1 剔除空格和语义解析流程算法。

Input:读取EXPRESS文件

Output:词法分析后的文件

Algorithm:

if(character is blank)//判断是否为空格

do nothing;

else if(character input)//读取非空格的字符,并对关键字符进行匹配分类

{将读取的字符进行分析,对特殊的标点符号以及关键字进行分类处理}

2)语法分析与映射转换。语法分析就是针对词法分析的结果,按照关键字的类型以及映射转换的匹配关系和转换原则进行转换,包括实体类型和数据类型的转换,具体转换算法如下。

①实体类型的转换。

算法2 实体类型转换算法。

Input:词法分析后的文件

Output:EXPRESS实体类型对应的OWL2文件

Algorithm:

for(int i=0;i＜express.length;i++){//遍历EXPRESS文件中的实体

if(实体继承了父类)

{提取实体名转换成OWL2中的类,同时判断存放父类名的数组A是否存在该实体,不存在则转换生成OWL2中的类;

依据“:”,提取属性名和对应类型,同时转换生成OWL2中的属性,定义域为实体名,值域为对应的类型名}

else://实体没有继承关系

{提取实体名转换生成OWL2中的类,依据“:”,提取属性名和对应的类型,同时转换生成OWL2中的属性,定义域为实体名,值域为对应的类型名}

}//结束

②数据类型的转换。

算法3 数据类型转换算法。

Input:词法分析后的文件

Output:EXPRESS自定义数据类型对应的OWL2文件

Algorithm:

for(type in items){//遍历EXPRESS文件中的类型实体

if(character=“=”)//利用等号进行判断

{等号左侧为类型的名称,转换为OWL2中的类

if(读取的类型是简单类型)

{按照简单类型转换规则进行转换}

else if(读取的类型是选择类型)

{按照选择类型转换规则进行转换}

else if(读取的类型是自定义类型)

{按照自定义类型转换规则进行转换}

else if(读取的类型是枚举类型)

{按照枚举类型转换规则进行转换}

else

{按照聚集类型转换规则进行转换}

}//结束

4 原型系统实现

上世纪80年代末期,为实现石油领域信息共享,国际石油领域和埃克森美孚公司等5家石油大公司联合成立了POSC石油组织,构建了全球石油领域勘探与开发一体化上游数据模型标准——Epicentre,并采用扩充后的EXPRESS描述该数据模型。Epicentre定义了1 479个实体,其中抽象实体是115个、75条Where规则、自定义数据类型337个。石油领域本体将是石油领域下一代语义标准的基础,利用笔者提出转换规则转换算法设计并开发了本体转换系统,文件转换通过上传EXPRESS文件实现转换生成OWL2文件,实体转换和类型转换都是在线输入转换,具体功能如图1所示,并用Epicentre对本体转换功能进行了验证。

图1 实体转换模块功能Fig.1 Entity conversion module function

笔者采用Python语言[22]及flask框架结合编译原理的知识设计开发了EXPRESS自动转换为OWL2的转换工具,主要包含文件转换、实体转换、类型转换、查看文件和转换日志5个模块。转换后的本体在Protégé中的OWL Viz展示如图2所示。

图2 Epicentre模型的部分OWL Viz图Fig.2 Partial OWL Viz diagram of Epicentre model

同时采用Jena推理机,对转换后的OWL文件进行验证,按照Epicentre模型标准建立推理规则,对推理规则的准确性验证、OWL文件中类和属性的数量以及和Epicentre模型的对应关系验证该转换研究的完整性和一致性。下面给出部分推理规则和推理实例结果。如图3和图4所示。类well中对象属性has_pty_economic_water_cut_limit和类pty_economic_water_cut_limit中对象属性has_well互为逆属性,建立类pty_economic_water_cut_limit的实例waterLimit1,实例waterLimit1通过对象属性has_well关联到类well的实例well1,依据规则1就可推理出实例well1通过对象属性has_pty_economic_water_cut_limit关联到实例waterLimit1。类well通过对象属性has_wellbore关联到类wellbore,类wellbore通过对象属性has_pty_fluid_level关联到类pty_fluid_level,依据规则2,实例well1也可通过对象属性has_pty_fluid_level关联到实例pty_fluid_level_instance。该推理的结果的正确性说明了转换的准确性和一致性。

图3 Jena推理规则Fig.3 Jena inference rule

图4 Jena推理结果Fig.4 Jena inference results

5 结 语

笔者在不依赖传统的本体构建方法和领域专家帮助的情况下,利用OWL2语言和EXPRESS语言面向对象的特点,给出了EXPRESS语言向本体描述语言OWL2的通用转换规则。即对EXPRESS语言中通用的概念、属性、类型和关系都给出了通用的映射定义和转换规则的形式化,同时定义并设计了实现两种语言自动转换算法。该映射定义、转换规则和转换算法不受领域限制,具有通用性和实用性。在此基础上,设计并开发了通用的自动转换工具,大大减少了在本体构建过程中依赖领域专家的缺点以及人力、物力的耗费,并利用Epicentre模型验证了转换规则和转换工具的可行性。笔者自动构建了石油领域的勘探开发本体模型,该本体模型目前在石油开发领域的知识描述项目中得到了初步应用,其他采用EXPRESS建模的领域可采用文中的研究成果实现向本体OWL2的自动转换,该成果具有普适性。下一步,将应用该成果在知识管理、语义检索和推理等领域进行更深入的研究。

[1]SHADBOLT N,BERNERSLEE T.The Semantic Web Revisited[J].IEEE Intelligent Systems,2006,21(3):96-101.

[2]MAEDCHE A,STAAB S.Ontology Learning for the Semantic Web[J].IEEE Intelligent Systems,2001,16(2):72-79.

[3]戎军涛.基于本体的学科知识门户语义检索机制研究[J].情报科学,2016,34(6):47-51,62.RONG Juntao.Research on Ontology Based Semantic Retrieval Mechanism of Subject Knowledge Portal[J].Information Science,2016,34(6):47-51,62.

[4]成锦晖,郑山红.本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法 [J].吉林大学学报:理学版,2014,52(6):1272-1276.CHENG Jinhui,ZHENG Shanhong.Method of Weight Determination in Conceptual Similarity Computation of Ontology Domain[J].Journal of Jilin University:Science Edition,2014,52(6):1272-1276.

[5]Object Management Group.Unified Modeling Language Super Structure Specification,V2.0[EB/OL].(2005-04-04)[2017-01-15].http://www.omg.org/does/formal/05-07-04.pdf.

[6]马静,何雪枫,简旭文.动态热门话题的“特征词条本体”自动构建与进化研究 [J].现代图书情报技术,2016,12(10):33-41.MA Jing,HE Xuefeng,JIAN Xuwen.A Study on the Automatic Construction and Evolution of Feature Term Ontology in Dynamic Hot Topics[J].New Technology of Library and Information Service,2016,12(10):33-41.

[7]叶光辉.基于UML的叙词表转本体方法研究[J].图书馆杂志,2014,33(7):28-33,18.YE Guanghui.Research on Ontology Conversion Method Based on UML[J].Library Journal,2014,33(7):28-33,18.

[8]LI Yukun,MENG Xiaofeng.Research on Personal Dataspace Management[C]∥Proc of ACM S1GMOD Int Conf on Management of Data.New York:S1GMOD 2008,2008:7-12.

[9]贺海涛,郑山红.基于中文文本的疾病领域本体学习的研究[J].吉林大学学报:信息科学版,2014,32(1):76-81.HE Haitao,ZHENG Shanhong.Study on Disease Domain Ontology Learning Based on Chinese Text[J].Journal of Jilin University:Information Science Edition,2014,32(1):76-81.

[10]KOLAITISP.XML Schema Mappings,Data Exchange,and Meta Data Management[C]∥PODSSymposium on Principles of Database Systems.New York:ACM,2005:61-75.

[11]LENZERINI M.Data Integration:A Theoretical Perspective[C]∥SIGMOD ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.New York:ACM Press,2002:233-246.

[12]HRISTIDISV,GRAVANOL,PAPAKONSTANTINOUY.Efticicnt IR-Style Keyword Search over Relational Databases[C]∥VLDB International Conference on Very Large Data Bases.New York:ACM Press,2003:850-861.

[13]BHALOTIA G,HULGCRI A,NAKHC C,et al.Keyword Searching and Browsing in Databases Using BANKS[C]∥ICDE International Conference on Data Engineering.Dallas:IEEE Computer Society,2002:431-440.

[14]QIU F,CHO J.Automatic Identification of User Interest for Personalized Search[C]∥SIGCOMM Special Interest Group on Data Communication.New York:ACM Press,2006:727-736.

[15]王岁花,闫林.Web本体语言OWL及在产品信息表达中的应用[J].计算机应用与软件,2007,24(9):33-36.WANG Suihua,YAN Lin.Web Ontology Language OWL and Its Application in Product Information Expression[J].Computer Applications and Software,2007,24(9):33-36.

[16]陈磊,叶修梓,潘翔,等.基于本体的产品数据语义互操作[J].计算机集成制造系统,2008,14(4):821-828.CHEN Lei,YE Xiuzi,PAN Xiang,et al.Ontology Based Semantic Interoperability of Product Data[J].Computer Integrated Manufacturing System,2008,14(4):821-828.

[17]孟海忠.基于OWL的STEP产品信息语义转换器设计与实现 [D].杭州:浙江工业大学计算机科学与技术学院,2011:12-13.MENG Haizhong.Design and Implementation of STEP Product Information Semantic Converter Based on OWL[D].Hangzhou:College of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology,2011:12-13.

[18]张开明.SETP转换为语义Web本体的研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学机电工程学院,2013:27-28.ZHANG Kaiming.Research on SETPConversion to Semantic Web Ontology[D].Harbin:School of Mechanical and Electrical Engineering,Harbin Engineering University,2013:27-28.

[19]PATEL SCHNEIDER P,HAYES P,HORROCKS I.OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax.W3C Recommendation[EB/OL].(2004-02-10)[2009-03-14].http:∥www.w3.org/TR/owl-sementics/.

[20]CHRISTINE GOLBREICH.OWL 2 Web Ontology Language New Features and Rationale(Second Edition)[EB/OL].(2012-02-10)[2013-03-14].http:∥www.w3.org/TR/owl2-new-features/.

[21]张晓丹,李静,张秋霞,等.语义Web本体语言OWL2研究[J].电子设计工程,2015,23(16):28-31.ZHANG Xiaodan,LI Jing,ZHANG Qiuxia,et al.Research on Semantic Web Ontology Language OWL2[J].Electronic Design Engineering,2015,23(16):28-31.

[22]康计良.Python语言的可视化编程环境的设计与实现[D].西安:西安电子科技大学计算机科学与技术学院,2012:21-22.KANG Jiliang.Design and Implementation of Visual Programming Environment for Python Language[D].Xi'an:College of Computer Science and Technology,Xi'an Electronic and Science University,2012:21-22.