地理信息系统工程的概念(6篇)

地理信息系统工程的概念篇1

1概念图的简介

概念图是一种用节点代表概念，连线表示概念间关系的图示法，是一种知识及其内在关系的网络图形化表征，也是思维可视化的方法。它一般由节点、链接和连接词组成。教师利用概念图教学不仅可以发展学生的知识迁移能力，帮助学生更好地掌握所学知识，还可以改善学生的认知结构和信息处理能力。

2概念图在能量流动教学中应用

2.1能量流动在教材中的地位分析

“生态系统的能量流动”属于人教版必修三第五章第二节，是在前面学习了生态系统的类型、生态系统的结构之后继续学习的一部分内容，关系到生态系统中各营养级生物量的制约与发展，同时也为后面学习物质循环打好基础。

2.2导课中利用概念图展示教学流程

概念图可以作为一种引导工具，促进知识结构的整合，并且把整合过程以一种清晰的、可视化的形式呈现出来，这种整合过程就是新知识被同化的过程。如图1所示，一层是学生在第一节学习过的内容，上新课前巩固旧知，对于知识的衔接起到连贯的作用;二层是这节课将要学习的内容，通过概念图展现出来能帮助学生明确本节的学习目标。

2.3新课中运用概念图剖析所授知识点

概念图可以作为一种分析工具展现知识结构，帮助学生从纷繁的信息中找到信息间的联系。本节的重点是能量流动的过程，即能量是怎么输入生态系统的，能量流入某一营养级时的去路有哪些，能量是怎么散失的……这些问题都比较抽象，如果教师以概念图的形式呈现出来，则能够加强学生对此知识点的理解（图2）。

2.4知识比较中运用概念图辨析相关知识点

概念图可以作为一种辨析工具，比较相关知识点的区别和联系。能量流动作为生态系统的一个功能，是生态系统的动力;生态系统还有另一功能――物质循环，作为能量的载体，以元素形式在生物群落和无机环境之间循环利用。两者同为生态系统的功能，可是在形式、特点、范围等方面有着很大的区别，教师可以通过构建概念图，强化它们之间的区别和联系（图3）。

2.5单元小结中运用概念图构建本章整体知识框架

概念图可以作为一种总结工具概括本章主要内容，将所学的知识系统化。生态系统这章所涉及内容较多，共5节，分别为生态系统结构（1节）、功能（3节）、稳定性（1节），节和节之间既独立成章又有一定的联系。教师在整章上完后，引导学生绘制概括所有重点知识的概念图，则能帮助学生构建整体知识框架，理清章节之间的联系（图4）。

地理信息系统工程的概念篇2

关键词：概念图；中职计算机；应用

中图分类号：G640文献标识码：A文章编号：1003-2851（2012）-06-0191-01一、概念图的相关知识

概念图(ConceptMap)是美国康乃尔大学诺瓦克（JosephD.Novak）博士根据奥苏贝尔的意义学习理论和概念同化理论在20世纪60年代着手研究的，是一种“能形象表达命题网络中一系列概念含义及其关系的图解”。它利用图示的方法来表达人们头脑中的概念、思想、理论等，以直观形象的方式表达知识结构，能有效呈现思考的过程及知识的关联，引导学生进行意义构建。目前，概念图已经广泛应用于课堂教学，成为一种帮助学习者建立整合的、结构化知识的教学工具。

概念图，它通常将某一主题的有关概念置于圆圈或方框之中，然后用连线将相关的概念和命题连接，连线上标明两个概念之间的意义关系。概念图包括概念、命题、交叉连接和层级结构四个基本要素。概念是感知到的事物的规则属性，通常用专有名词或符号进行标记；命题是对事物现象、结构和规则的陈述，在概念图中，命题是两个概念之间通过某个连接词而形成的意义关系；交叉连接表示不同知识领域概念之间的相互关系；层级结构是概念的展现方式，一般情况下，最一般、最概括的概念置于概念图的最上层，从属的概念安排在下面。因此，概念图是表示概念和概念之间相互关系的空间网络结构图。

二、概念图在教学中的应用

概念图作为一种有效的教与学的工具，它以直观形象的方式进行表达和思考,用颜色、线条、符号、词汇和图像等方式来呈现思维的过程，遵循一套易被大脑接受的规则来呈现知识信息，极大地提高了人们的理解和记忆能力,便于教师把概念图整合于自身的教学过程设计和教学评价，并且组织学生开展概念构图活动。这不仅优化了传统课堂教学结构，更有利于教师的教和学生的学。

1.概念图在教的过程中的应用。概念图的研制过程就是教师理解知识、梳理概念、明确重、难点，并探询解决方案的过程。教师可以根据教材、考试大纲等绘制出有关该学科整个年度或学期课程的概念图。然后再将其细化到每节课的内容结构，并在其中标明主次。这些教学内容计划图有助于教师实现预期的教学目标，也有助于教师在讲课时不偏离主题，把握住重点。

概念图适合发散性的思维活动，这会使教师的备课更加科学。使用概念图,可以科学、合理地组织教学信息,使教师的教案篇幅大大减少，更灵活有弹性,容易修改，有利于教师讲授。比如教师在备课时只需用概念图勾勒出所讲知识点的大体轮廓，对于细小知识点，老师可以临场发挥，避免了课堂教学的模式化，使得课堂教学具有一定的灵活性。概念图的使用减少了老师的工作量，同时对他们自身能力的提高也有很大帮助。

2.概念图在学的过程中的应用。概念图作为一种学习的策略，能促进学生的意义学习，合作学习和创造性学习，最终使学生学会学习。对学生来说，概念图能促使他们整合新旧知识，建构知识网络，浓缩知识结构，从而使学生从整体上把握知识。在学生的学习过程中，随着教师信息输入量的增大，学生的学习压力越来越大。学生每节课都要面对大量的知识点和笔记，听课和记笔记的冲突使得学生常常顾此失彼。用概念图进行记录，将要点以词语、短语的方式记录下来，并在相关的概念之间用连线连起来形成一种逻辑关系，再加以组织，方便记忆。

三、概念图在计算机教学过程中的应用

职业学校的计算机教学在培养学生的计算机知识、能力、素质方面起到基础性和先导性的作用，那么如何在教学中有效的利用概念图来提高教学效果呢？

1.概念图作为课堂教学设计的有效工具。教师在计算机课堂上对某一知识点讲解的过程中，可通过层次性的等级结构，把与该知识点相关的概念、概念之间的关系、相关的知识资源利用知识模型表示出来。概念图以简明的层次化结构来展示概念的逻辑关系，便于教师从整体上组织知识结构，清晰表述各概念所处的地位和概念间的相互关系，从而优质高效地完成教学。

2.概念图是自主学习的工具。基于概念图的自主学习模式中，通过概念图简洁、清楚、易于建构的特性，表达知识结构，把学习者头脑中的概念、思想和理论等以图示的方式表达出来。例如第一章计算机系统的组成中,可以通过以下过程绘制自主学习概念图。

（1）找出核心概念，即计算机系统；（2）确定相关概念，即计算机硬件系统、主机、外设；计算机软件系统、系统软件、应用软件；（3）划分概念层次，如计算机系统的组成属于第一层次，硬件系统和软件系统的组成属于第二层次；（4）连接概念，将概念图连接起来是概念图重要的一个部分，连接时要分清概念的主从关系。

3.概念图是复习课中的有效工具。在复习课中概念图也可以很好的发挥作用。复习课主要是对某一章节的知识点的梳理整理，当一节或一章学完时，一些概念在学生头脑中是线性呈现的，各概念之间的联系不多，整合不够。教师可帮助学生或让学生自己收集和整理资料,再使用概念图将零散的知识点集合在一起。教师和学生通过概念图可以非常方便的把整个课程的相关概念和相关资源组织起来，可以帮助学生复习以前的概念、统整和连贯新旧知识，建立良好的知识结构。

总之，概念图概念图的教学信息量比较大，内涵丰富，层次分明，操作简单，容易评价，可读性强，易于理解，对教师和学生有着不可低估的作用，对中职学校计算机课程教学有着尤为重要的作用和意义。

参考文献

[1]梁锦明.概念图在课堂教学各环节中的应用[J].信息技术教育，2005(1):41-45.

地理信息系统工程的概念篇3

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信息伦理学是20世纪70年代形成的一个新兴学科，它的出现是与社会的发展变化相一致的，它是现代社会的产物。作为一门在信息科学与伦理学交叉点建立起来的信息伦理学，是一门以信息伦理为研究对象，探讨信息伦理的生成、本质、功能及其发展规律的科学。当今，人类身处新世纪的初始阶段，社会信息化给信息伦理学的繁荣提供了前所未有的发展契机。经过国内外学者近30多年的初步探索，信息伦理学学科体系初步形成。随着信息伦理理论研究的深入，构建科学的、具有中国特色的信息伦理学理论体系，已成为信息界理论工作者和实践工作者共同关心的一个课题。

1.构建我国信息伦理学理论体系的原则

任何一门学科，都必须有它不同于其它学科的理论体系，形成独特的理论体系，这是一门学科建立的标志。学科理论体系是否完善，在很大程度上反映一门学科的发展水平。关于理论体系在学科发展中的重要性，黑格尔在谈到哲学的理论体系对哲学的重要性时的看法很具有代表性。他曾提出，“哲学若没有体系，就不能成为科学。没有体系的哲学，只能表示个人主观特殊心情，它的内容必定是偶然性的。哲学的内容，只有作为全体中的有机环节，才能得到正确的证明，否则便只能是无根据的假说或个人的主观确信而已。鉴于理论体系在学科发展中的重要作用，构建学科理论体系一直是学科建设的重心所在。因此，著名科学史学家G霍尔顿提出；科学的主要任务，就是要从那些混乱和不断变化的现象中探索出一个有秩序和有意义的协调一致的结构，并以这种方式解释和超越直接的经验。”对于信息伦理学学科而言，这些道理同样是适用的。

万物皆系统。信息伦理学及其理论也不例外。我们在构建信息伦理学理论体系时，除了应用唯物辩证法外，还应以系统论所提示的一系列科学方法、原则作为指导。

1.1整体性原则

我们不能将视野仅仅局限于传统的伦理和伦理学，而应开阔视野，将宏观信息与传统的伦理学统一起来，透过各个子系统、要素之间的组织性、相关性、有机性，从总体上构建信息伦理学理论体系。

1.2有序性和动态原则

有序性原则认为，系统内部诸要素之间的相关性有一定规则，而不是杂乱无章的，认识一个系统也就是要认识相关性中产生的“有序性”或规则性。这一原则表明，系统内部的“序”必须在与环境的物质、能量信息的动态交流中，才能保持和发展起来。人们从系统内在的有序过程和系统与环境的交换过程来分析系统，认识就进入到系统整体性的本质中。这就要求我们在构建信息伦理学理论体系时，要充分考虑理论体系内部各个理论要素之间的相关性，使之保持有序性；同时，要从动态上研究信息伦理学理论与信息环境之间的关系。以社会信息环境作为研究的起点，可深入到信息伦理系统整体性的本质中。

1.3等级系统和系统发展原则

等级系统原则就是将系统与系统之间的关系划分为等级式的不同层次。系统的形成是从无序向有序、从低级有序向高级有序、从低级系统向高级系统不断演化的历史过程。因此，系统的等级存在本身是系统自身发展变化的产物。我们必须从发展的观点，从有序性不断飞跃的观点来看待事物的系统。这就要求我们在构建信息伦理学理论体系时，要充分考虑各个子系统之间的层次性。

2.构建信息伦理学理论体系的方法论基础

科学方法论是关于科学认识活动规律的概括和总结，是关于科学研究方法的理论。科学发展史表明，任何一门学科的理论研究，只有应用科学的方法才能

真正揭示事物的内在规律，建立起科学体系。科学的方法论是构建一门学科的根本前提，也是一门学科走向成熟的标志。因此，构建信息伦理学理论体系，必须以科学的方法论为基础。

2.1确定学科的逻辑起点是构建学科理论体系的关键

一门学科的理论体系，是指该门学科的概念和联结这些概念的判断所组成的逻辑系统。构建学科理论体系，关键就在于确定学科的逻辑起点。所谓学科的逻辑起点，就是学科理论体系中最抽象、最简单的概念，是范畴体系的出发点或称逻辑始项[3]。作为构建学科理论体系逻辑起点的概念，必须符合以下几个规定：

首先，作为逻辑起点的概念必须是科学的概念。从逻辑学的角度看，概念有科学概念和日常概念之分。作为逻辑起点的概念必须是科学概念，必须是反映客观现实的概念而非主观臆造的概念，必须是经过分析、综合、抽象、概括等思维过程所形成的具有明确的内涵和外延的概念，人们对该概念所指代的东西不会产生误解和歧义。

其次，作为逻辑起点的概念必须是学科概念中最基本、最简单、最抽象的概念。任何一门学科都会有很多科学概念，但并不是任何一个概念都可以充当逻辑起点，作为逻辑起点的概念必须是一个高度抽象化的、在科学理论体系中属于核心地位、起着基础性作用的概念，本门学科的其它概念均可以通过它加以说明。

再次，作为逻辑起点的概念必须是包含了所有研究对象的一切矛盾的“胚胎”和“萌芽”的概念，从这个概念出发，可以推演出学科理论体系中的所有概念和关系。

最后，作为逻辑起点的概念必须能体现逻辑与历史的统一。恩格斯指出：历史从哪里开始，思维进程也应当从哪里开始，而思维进程的进一步发展不过是历史过程在抽象的、理论上前后一贯的形式上的反映，这种反映是经过修正的，然而是按照形式的历史过程本身的规律修正的。这时，每一个要素可以在它完全成熟而具有典范形式的发展点上加以考察。”[4]从恩格斯的话可以看出，学科理论体系的逻辑起点应与学科研究对象领域内人类实践活动的起点相一致，学科理论体系的逻辑演进应与学科研究对象领域内人类实践活动的发展相吻合，能够体现逻辑与历史的统一。

2.2从抽象上升到思维的具体是构建学科理论体系的基本思路

从逻辑学的角度看，任何理论体系都是一个范畴体系，都是通过范畴体系来解释其所研究的全部对象的。那么，怎样确立范畴体系呢？马克思在《政治经济学批判》导言中指出，人们对事物的认识是沿着从具体到抽象、由抽象到具体两条道路进行的。按照马克思的看法，学科理论体系的展开（叙述)虽然必须在对具体材料的研究基础上进行，在研究工作完成之后，“现实的运动才能适当地叙述出来”，但学科理论体系的展开方法（叙述方法）与研究方法不同，它是从呈现在我们面前的先验结构开始的。总之，根据马克思主义的观点，构建一门学科理论体系的方法就是从抽象上升到具体。

2.3逻辑分析、演绎推理等思维过程是构建学科理论体系的主要手段

我们把学科理论体系中最抽象、最简单的概念作为构建学科理论体系的逻辑起点，相应地，我们把与之相对应的最具体的概念、原理称之为逻辑终点。从逻辑起点向逻辑终点，即从最抽象的范畴向最具体的概念推进，必须通过分析、综合、归纳、演绎等思维过程，推演出一系列中介概念，使理论体系的构建沿着最抽象的概念这个逻辑起点经一系列中介概念到达逻辑终点，同时找出概念间的相互关系、原理间的必然联系，从而构建起学科的理论体系。

在构建学科理论体系的过程中，分析、综合、归纳、演绎等思维过程都起着重要的作用。我们通过归纳、分析、综合对经验事实进行整理总结，形成学科理论体系赖以建立的基本概念和基本原理，之后又通过分析、综合特别是演绎推理揭示概念间的相互关系和原理间的必然联系，从而构建一个逻辑严密的理论体系。单纯依靠其中某一种或几种思维过程去构建一门学科的理论体系，都是不现实的。

以上是构建学科理论体系的科学方法论的基本精神。按照这种方法论构建学科理论体系的典范就是马克思的《资本论》。那么，按照这种方法论构建的信息伦理学理论体系又是什么样的呢？

3我国信息伦理学理论体系的结构和内容

按照科学的方法论构建信息伦理学的理论体系，就是要将信息伦理学的理论体系按照从抽象上升到思维的具体的思路展开。首先，要找出该门学科的最基本、最抽象的科学概念作为理论体系展开的逻辑起点。由于确定逻辑起点的实质是揭示该门学科的研究对象是一种什么样存在，因此一般将这一部分内容称之为存在论。其次，从作为逻辑起点的最基本、最抽象的概念推演出能够抵达逻辑终点的中介概念，形成与之相联系的相应的判断，即该门学科的基本原理和规律，揭示事物的本质。由于这一部分主要是揭示事物的本质，因此，一般将这一部分称之为本质论。最后，从基本原理和规律向逻辑终点推进，推演出基本原理和规律在具体中的体现，得出各种具体的逻辑结论。在应用性学科中，逻辑终点就是基本原理和规律在实践中的应用，因此这一部分一般称之为实践论。

3.1信息伦理学存在论

存在论部分的中心任务就是确定信息伦理学的理论体系的逻辑起点。我们认为信息伦理学的理论体系的逻辑起点是信息伦理观（即规范信息人员行为的伦理道德观念)。那么，这一概念是否符合一门学科的逻辑起点所必须具备的规定性呢？答案是肯定的。首先，信息伦理观是一个科学概念，它所反映的是现实的客观存在，具有明确的内涵和外延，是广为人们接受的概念。其次，信息伦理观是信息伦理学学科中最基本、最简单、最抽象的概念，其它概念（如信息伦理意识、信息伦理关系、信息伦理活动）均可以通过信息伦理观加以说明，它们都是客观存在和发展的。信息伦理观在信息伦理学理论体系中居于核心的地位，起着基础性作用。再次，信息伦理观包含了信息伦理学一切矛盾的“胚胎”和“萌芽”。由此我们可以推演出信息伦理的本质、信息伦理的基本规律、信息伦理准则、信息传播伦理等一系列下位概念。

存在论部分主要讨论以下三个方面的问题：

(1)信息伦理的历史沿革。由于学科理论体系的逻辑起点应与学科研究对象领域内人类实践活动的起点相一致，学科理论体系的逻辑演进应与学科研究对象领域内人类实践活动的发展相吻合,因此,存在论中我们首先从信息伦理的历史发展来探讨信息伦理学是如何顺应社会的需要而产生和发展的。20世纪70年代，信息伦理问题的研究始于美国信息学家WeihergG.M,他于1971年出版了《计算机程序编写心理学》—书，首先对信息技术对社会伦理问题的影响进行了研究。

(2)信息伦理与社会发展的关系。信息社会中出现了一系列的信息社会伦理问题，如侵犯知识产权、非法存取信息、信息技术的非法使用、信息责任归属、信息授权、侵犯个人隐私权和肖像权等。这些社会信息伦理问题应用以往的社会伦理法则是难以定义、解释和调整的，而且，以往的相关法律法规又具有相对的滞后性。这种现状需要信息人员、科研人员和法律界共同研究和探讨[6]。

(3)信息伦理的存在价值。信息伦理是社会信息现象中的伦理道德，是一定的社会道德和道德因素在社会作用下的综合体。它可以指导和纠正个人的信息行为，又可以指导和纠正团体的信息行为，使其符合信息社会基本的价值规范和道德准则,从而使社会信息活动中的个人与他人、个人与社会的关系变得和谐和完善。

3.2信息伦理学本质论

信息伦理学本质论，主要是探讨信息伦理的基本原理。这一部分主要讨论两个方面的问题：

(1)信息伦理的本质。信息伦理是信息伦理学的研究对象，对信息伦理的认识直接制约着人们对信息伦理学的理解和把握。信息伦理又称信息道德，它是调整人们之间以及个人和社会之间信息关系的行为规范的总和。信息伦理不是由国家强行制约和强行执行的，而是依靠社会舆论的力量，依靠我们的信念、习惯、传统和教育的力量来维持的m。

(2)信息伦理学的研究对象。信息伦理的形成有其特定的社会背景，即信息的激增、信息经济的崛起与壮大、信息技术日新月异的发展以及人们观念的更新。因此，我们可以说，它的形成根植于社会实践的需要，其存在和发展有牢固的根基。因而，我们可以认为信息伦理学的本质是一门应用性和综合性的伦理学，是一门以信息伦理为研究对象，探讨信息伦理的生成、本质、功能及其发展规律的科学。

3.3信息伦理学实践论

揭示信息伦理学的本质和研究对象，目的在于用理论指导实践。由于信息伦理学主要是一门应用性学科，因此，实践论在信息伦理学理论体系中占有十分重要的地位。实践论部分主要讨论的问题有：

(1)信息伦理学原理：主要研究信息伦理学的基本理论问题，包括学科性质、研究对象、体系结构、理论基础和相关学科等。

(2)信息伦理学方法论：主要研究信息伦理学方法体系构成及其内容。

(3)信息伦理学发展史：人类的信息伦理可追溯到古代传统的伦理，因而，研究信息伦理的历史沿革无疑是必要的。通过对其发展史的研究，我们可以借鉴以往的经验，为现代信息伦理流动提供有益的启示。

(4)信息资源理论研究：以信息资源作为研究对象，研究信息资源的基本概念、类型、结构、布局以及信息资源的成本、价值问题，目的是对信息伦理作进一步深入的研究。

(5)信息政策研究：主要以信息政策的作用、类型，制定的原则、程序等为研究方向，从理论上为信息政策的制定和有效实施提供保证。

(6)信息伦理教育学：该分支学科探讨社会环境对信息伦理研究人员的知识结构、实际技能、人才本身的素质等方面的要求，教学方法与手段的研究，以及如何确定培养目标和课程体系以更利于人才的培养等等。

(7)信息心理学：该分支学科主要研究人与信息的关系，信息对人的心理和行为的影响及如何消除信息给人们造成的不利心理影响，如何培养健康的心理素质等。

(8)比较信息伦理学：该学科主要是通过从社会、政治、经济、文化、思想和历史的角度对跨国、跨地区和不同环境下的信息伦理活动进行比较分析，以及信息伦理与其它学科关系的跨学科研究等。

地理信息系统工程的概念篇4

[关键词]数字图书馆语义模型信息抽取本体

[分类号]G250.76

1引言

语义是指“数据(符号)”所指代的概念的含义以及这些含义之间的关系，是对数据的抽象或者更高层次的逻辑表示。语义通过两种途径产生：①人类赋予；②通过计算模型产生。通过第二种方式产生的语义可以被计算机理解和处理，可以被获取、传递、共享。根据实体资源(如文本和图像)来产生语义或挖掘出信息所蕴含的隐性语义是一个挑战性的任务。基于统计的聚类分析、共词分析、信息抽取和挖掘技术可以帮助实现语义的自动抽取。实现的关键在于建立一个语义模型，该模型既适用于显式语义，又适用于通过显式语义挖掘推导出隐含语义。语义模型是通过模型作为媒介来实现数据语义关系形式化描述的一种方式。基于本体的语义模型是通过以本体为核心的模型作为媒介，实现数字资源语义关系形式化描述的一种方式。本文基于本体构建了语义模型，并基于该语义模型探讨数字图书馆知识组织过程中信息抽取策略。

2信息抽取与本体

信息抽取是从分布的、异构的文本中提取出特定的事实信息，将其中隐含的语义提取出来并以更为结构化、更为清晰的形式表示，为用户使用提供便利。信息抽取与语义标注总是融合在一起、互相支持的；信息抽取需要在语义标注的基础上进行，语义标注的内容是经过信息抽取提取出来的。因此，目前对于信息抽取研究离不开对抽取对象的语义分析和描述。语义分析与描述技术的研究热点是本体技术。

本体是对面向计算机语言的、已被组织的知识的描述，而信息抽取是面向自然语言，分析文档表达的事实和从这些文档中提取相关信息片段。信息抽取和本体是相辅相成的：作为抽取相关信息的理解程序，本体被用于信息抽取，是信息抽取的语义知识依据；信息抽取可以丰富本体，因为信息抽取出来的文档可以作为设计和丰富本体的知识资源。

这两方面的任务被结合在循环中(见图1)。本体可以有效地、准确地、解释信息抽取出来的数据，而信息抽取从文档提取出来的新知识可以整合进入本体从而丰富本体。

2.1本体对信息抽取的支持

在抽取过程中，本体知识对文档的语义解释具有重要作用。

本体对领域概念以及概念的多种形式进行了规范性说明，因此在信息抽取中可以用来进行字符串的语义分析，进而进行概念识别；在信息抽取过程中，需要领域本体对文档中实体名称进行识别与分类。本体中的类可以对信息抽取文档进行概念识别、语义标注和概念规范。

本体的概念层次结构。传统信息抽取的重点是使用同义词集而不是层次关系。例如，在wordNet中，同义词集可以用于语义标注和消歧，但上下类关系还需要本体参与。本体中包含的语义类型或语义的层次关系，有助于通过抽取内容进行推理和忠实释义。

更先进的信息抽取系统也需要利用领域本体的概念节点、概念节点的属性和相互关系予以描述。本体中的概念与属性值能够清楚地描述信息抽取对象的本质。对于文档中抽取对象的分析既能提高自然语言处理，又能指导概念框架的实体构成，而相应的规则即是基于短语模型，更多是基于语义分析的。

领域概念模型。领域概念模型本身用于推理，它能合并不同表现形式的同一概念，并且能够揭示出隐含的语义。

2.2信息抽取对本体的丰富

本体构建一直是公认的语义进程中的瓶颈，而信息抽取有助于本体构建。已经提出各种方法用于语料库的建设以利于本体构建，如基于规则的信息抽取即是对本体构建方法的补充。基于推理规则抽取出基本数据，通过已有本体对该数据进行概念及概念关系分析，在此基础上将数据中新的概念或概念间的新关系整合到本体。

实体命名抽取：实体命名通过在本体中以实例的形式表示。从这个角度看，需要自动地不断地为本体增添一些热门领域的实体名称。而信息抽取被广泛应用于识别和分类文档、网页、数据库等中的实体。

关系抽取：在结构化本体中，概念与概念之间存在着语义关联。目前从文档中获取本体关系的方法主要有三种：基于共词分析方法、基于知识库方法和基于信息抽取模式方法。信息提取模式方法提升了前两种方式：第一种方法需要对基本关系类型进行解释，而信息抽取中的规则就是特色化关系；第二种方法原有的知识可以帮助设计一个提取规则。

信息抽取通过本体进行基于领域的语义分析，提升信息的语义性，为智能检索打下基础；本体通过信息抽取不断学习，不断演化，解决本体构建的瓶颈问题。鉴于此，本文基于本体构建数字图书馆知识组织语义互联的语义模型，利用语义模型探讨语义互联实现过程中各个重要环节的策略，进而最终完成数字图书馆知识组织的语义互联。

3数字图书馆互联的语义模型

语义模型是对内容语义、语义类型及语义关系进行描述和组织的机制，它试图在用户的信息需求和信息资源之间搭建一座桥梁，将两者灵活而有机地结合起来，从语义的角度来解析信息资源，进而从互理解的角度来提升用户检索的准确度和召回率，更好地满足用户的信息需求。语义模型是影响数字图书馆知识组织语义互联的核心要素。本文构建了以元数据、领域本体、桥本体和本体解析体系为组成要素的语义模型，利用语义模型实现数字图书馆知识组织过程中的数字资源、用户需求表达的语义解析，完成数字图书馆用户交互层、内容管理与功能层、内容层之间的语义映射。其中，元数据进行资源的标准化描述，领域本体进行概念以及概念之间关系的语义标注，桥本体用于资源之间语义聚合，本体解析主要解决本体的具体效用发挥的方式，如图2所示：

3.1元数据

元数据是数字图书馆用来解决语义互联的重要基础工具。数字图书馆由资源构成，而资源是可以被标识的。元数据提供了对资源各种属性的描述。元数据通过定义数字图书馆中资源的信息结构以及定义由数字对象构成的资源库的组织结构，决定着数字图书馆知识组织和知识服务方式。元数据发展比较成熟，已经形成完整规范的元数据体系，包括元数据格式、元数据标准、元数据方案、元数据应用纲要、元数据注册系统等等，这些为数字图书馆知识组织语义互联打下了基础。

3.2领域本体

领域本体是知识组织体系中重要组成部分，其目标是捕获相关领域的知识。领域本体是对领域内共享概念模型的明确的形式化的规范说明；概念以及概念之间的关系是经过精确定义的，提供了对领域知识的共同理解与描述，能够为计算机所使用并可用数学方

式表达。在领域本体技术驱动下，信息资源以全新方式进行组织，组织原理发生如下改变：①从用户可理解到机器可理解；②从信息描述到知识表现；③从语义隐含到语义揭示；④从“以概念为中心”到“以概念一关系为中心”；⑤从信息表示到智能推理。这些变化要求知识组织理论、形式、方法、技术、体系以及知识组织过程都要随之改变，实现对资源从语法层面向语义层面深入，最后直至语用层面的组织，在获取、表示、加工、存储、重组、提供、共享、利用、控制等知识组织过程中，充分体现语义性，在数字图书馆系统的各层之间，在用户、资源、服务之间，形成语义互理解和互操作。

3.3桥本体

桥本体是一种特殊的本体，完成不同领域本体概念之间关系的映射，进而实现本体整合，形成领域内的共享本体。桥本体记作Obridg。，可以用一个六元组表示：

Obridge={cb，Acb，Rb，Arb，hb，xb}(1)

其中，cb表示桥本体概念的集合，Acb表示桥本体概念所对应的属性集的集合，Rb表示桥本体之间关系的集合；Arb是桥本体之间关系所对应的属性集的集合，Hb代表了概念的层次结构，xb是一系列公理集合。

在概念上，桥本体具有四层树形结构(见图3)：第一层是最普遍的概念，标记为T；第二层具有概念桥和关系桥两个概念，它们分别表示了两种不同的桥关系；第三层由10种不同类型的子类桥组成；第四层是一系列动态创建概念的集合，它们的属性描述了不同本体之间关系的信息。其中上面三层是固定的，称之为静态层，第四层的概念是根据已知的多本体动态产生的，为动态层。

3.4本体解析体系

数据存储模式的选择直接影响使用的效率。本体是系统多层之间语义联系的纽带，因此本体、桥本体的存储方式影响数字图书馆知识组织和知识服务的质量。本文选用的本体描述语言为W3C推荐的OWL，将其存储到关系数据库。关系数据库存储本体既有缺点，对本体含有的丰富语义缺乏精准的表现，又有无可比拟的优点。已有文献对本体到关系数据库模式映射进行了详尽的阐述，在此仅谈及桥本体的解析。

根据桥本体的概念结构和关系数据库的形式化定义，下面给出它到关系数据库模式的映射规则。

以桥本体建立数据库，取名为database-brid―geO。

桥本体中的十个桥关系分别为桥本体的子类，分别以这十个桥关系建立十张表，表名为table―Bcequal、table_BCdifferent、table_BCisa、table_Bcinstan―ceof、tableBCoverlap、tableBChasa、table_Beopposed、ta-ble_BCconnect、table_BRsubsume和table_Brinverse。

将桥本体的属性映射为各个表的属性，属性类型为字符型；各表属性个数并不相同，主要包括三类：一类表示具有该种桥关系的两个领域本体的名称；一类表示具有该种桥关系的领域本体的类名称；一类属性代表该类所对应表的地址。

属性值分别取值为领域本体名、领域本体中类名和类对应的表名。

不同领域本体概念之间的关系构成表中的记录。

表中的主键为复合主键，由不同领域本体名称和不同概念名称组合而成。

4基于语义模型的信息抽取策略

抽取对象是异质的、异构的、多语种的、半结构化甚至是非结构化的，并且可能存在着语义模糊、语义缺失，因此对抽取对象实体命名识别、实体间关系的识别变得更加困难，需要多种技术协作完成。语义模型能有效协助信息抽取：利用元数据对数字信息资源和用户信息资源进行规范化描述，利用领域本体集和桥本体实现数字资源和用户信息资源语义关系形式化描述，而语义模型中本体解析体系为信息抽取为利用本体提供了途径。因此，利用语义模型可以有效地进行实体命名识别和信息抽取规则制定。基于规则进行信息抽取能有效过滤掉噪声，增加新的结构信息。大体过程如图4所示：

4.1数据采集和数据清洗

通过各种数据采集工具对数据库、文档和网页进行数据采集。数据库中的数据是结构化的，采集相对简易；而文档和网页结构各异，先将它们抓取入系统；数据清洗目的是对有信息价值的各种数据通过处理产生纯文档。首先对抓取的原始数据进行结构分析，去除噪声，分析数据是表结构、文档结构还是网页结构，网页结构是内容型网页还是表单型网页，并对各种结构进行识别剥离；然后进行内容分析，例如网页中的广告、图像、版权信息等等；最后对用户关心的信息内容进行提取，产生待处理的纯文档，如图5所示：

4.2文档预处理

文档预处理的任务是自然语言处理，将文档处理切分为待处理的词汇和信息单元。首先将待处理的纯文档进行词语切分和词性标注，取出分词结果中的名词和动词；然后按标点符号进行短句分割，作为信息单元，并以此作为信息抽取的粒度；最后对短句进行语法词法分析，并实施初次筛选，保留其中至少包含两个名词和一个动词的信息单元。该过程需要相关领域知识的术语表、词汇表、主题词表等，对分词系统中的词表进行二次加工。语义模型中的领域本体可以提供规范化的概念及概念中所涉及术语的多种形式，可以对词表进行丰富和规范，如图6所示：

4.3规则生成

信息抽取规则的生成利用了本文构建的语义模型。语义模型中的领域本体描述了概念、属性、实例以及本体内部概念与概念之间的关系，桥本体描述跨本体的概念之间的多种关系。领域本体和桥本体用OWL描述，将OWL本体映射到关系数据库，形成语义模型数据库；数据库中含有若干个表，通过表、表的属性、表的主键与外键以及属性之间的约束对本体进行解析。信息规则在此基础上生成：首先从语义模型数据库抽取类、抽取属性、抽取实例、抽取关系，对于桥本体还需要抽取表名；然后通过其解析出的本体中描述的概念、关系、层次结构等来生成三元组，再将此三元组作为信息抽取的规则存入规则库。如图7所示：

4.4实体抽取

信息抽取主要是对信息单元进行解析后，对信息单元中的名词基于语义模型中的概念和实例进行实体命名识别，充分利用本体对概念规范描述的优势，提高实体命名识别的准确性；再对信息单元重新规范，形成具有主、谓、宾三元关系的分析树。将该分析树与抽取规则三元组进行匹配，如果匹配成功则将该三元关系存入数据库中，完成信息抽取；如果匹配不成功，对该三元关系的概念与语义模型进行语义相似度计算，根据计算结果，形成本体中的新概念或新关系，添加到语义模型中，完成本体学习，丰富领域本体，如图8所示：

基于语义模型的信息抽取有如下好处：①语义模型的引入既保证了结构的一致性，又保证了数据的一致性，使不同来源的数据都能以统一的标准进行描述和呈现，方便了信息的继承与交换，提高了信息抽取的准确率及召回率；②驱使整个信息抽取过程都直接来自于语义模型，这为利用各种各样的本体数据呈现了一条非常自然的路径；③基于语义模型的系统可以促进本体进化，丰富领域本体。

地理信息系统工程的概念篇5

关键字：计算机；软件系统；数据分析；数据库；

中图分类号：G623文献标识码：A

1、引言

采购系统管理包括采购订单维护、采购合同维护和采购订单结案三个部分。采购订单维护可以通过编号查询采购订单的制单日期、经手人以及订单的具体执行情况，也可以通过添加生成新的订单。采购合同维护是采购订单管理中的重要部分，采购人员通过添加合同编号、对应的订单编号、供应商名称、付款方式、收货时间、总价、合同签订时间以及相互之间约定的罚金比率和预付金额来生成新的采购合同，系统将自动添加到采购合同明细表中。同时．也可以通过输入合同编号来查询已生成合同的具体项目。采购订单结案中，采购人员可以添加订单编号、物料编号、物料名称、需求数量、物料规格、单价、需求时间以及供应商名称来生成采购订单的明细，

2.数据流程分析

数据流程分析把数据在组织中的流动过程抽象出来，专门考虑业务处理中的数据处理模式，目的在于发现和解决数据处理中的问题。它的主要工具是数据流程图（DFD）。数据流程图是现有数据流程的抽象，它舍弃了具体的组织结构、物流、场所等信息，仅从信息流动的角度考虑业务执行的过程。数据流程图的绘制应按业务流程图理出的业务流程顺序，将数据处理过程绘制成数据流程图。对于每个具体业务，再进一步细化，通过更详细的数据流程图描绘更具体的数据处理过程。

图形符号名称符号说明

实体记述系统以外的数据提供数据获得的组织机构个人，框内为实体名称

处理记述某种业务的手工或计算机处理，其中PM记述处理标号，C记述处理名称

数据存储记述与处理有关的数据存储，DN记述存储的标号，S记述存储数据的名称

数据流记述数据流的流动方向，FM技术数据流名称

表2.1数据流图符号说明

采购管理系统对物料采购提供从物料请购单、采购计划、采购订单、合同管理、供应商管理、到货接收、直至验收入库全过程的跟踪管理，监督和控制采购合同及订单的执行，控制物料储备趋于合理。对供应商实行供应商档案、供货历史等信息管理。其数据流程图如图所示图2.2采购管理数据流程图

图2.3采购计划管理数据流程图

图2.4采购订单处理数据流程图

图2.5采购收货处理数据流程图

3.数据库设计

概念结构设计

概念结构设计的特点能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，能满足用户对数据的处理要求。是对现实世界的一个真实模型。易于理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见，用户的积极参与是数据库的设计成功的关键.易于更改，当应用环境和应用要求改变时，容易对概念模型修改和扩充。易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。概念结构是对现实世界的一种抽象,从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节把这些特性用各种概念精确地加以描述些概念组成了某种模型。描述概念模型的工具E-R模型。

如下图做出E-R图

图3.1采购管理ER图

4．功能实现

系统的功能划分为基本信息维护、信息查询、设备信息管理等三项功能。相对应有如下3个模块。

1.基本信息维护模块。该模块是用来对基本信息进行维护，对供应商信息和采购员信息进行更新，便于查询最新的信息，有助于采购设备。例如，某一个供应商不再为学校供应设备了，应及时将该供应商信息删除，购买设备时不再考虑该供应商。

2.信息查询模块。对库存信息进行查询，为制定采购计划提供参考以及为审核采购计划提供依据。对供应信息进行查询，可以为选择供应商提供参考，以最低价来购买设备，降低购买设备的成本。

3.设备信息管理模块。首先要制定设备采购计划，通过审核后，开始向供应商传递设备采购订单，所以设备采购计划和采购订单都需要留档。设备购买回来后，验收合格后需填写入库单，方可入库。入库单作为设备入库的原始单据，需妥善保管，以便后期的设备管理。

参考文献

[1]曾垂璧，李慧敏．集成化ERP管理模式[J]．北京：科研管理，2006

[2]侯书森，孔淑红．企业供应链管理[M]．北京：中国国际广播出版社，2002

[3]沈小静，谭广魁，唐长虹．采购管理[M]．北京：中国物资出版社，2003

[4]范罡．采购管理在企业中的应用[D]．厦门：厦门大学，2002

[5]康善村．采购技术[M]．广州：广东经济出版社，2001

[6]王魁林．采购管理与库存控制[M]．北京：中国物质出版社，2002

地理信息系统工程的概念篇6

本体在经历了10多年的发展之后，已经实现了语言、环境构建和方法论，现已经构建了理论框架和技术体系，在各行业中广泛应用。

二、本体的基本概念

在信息科学中，作为一种知识表示方法，本体（ontology）包括了研究领域内对象的名称、对象属性和相互关系的逻辑描述，提供了领域内知识表示和交流的词汇集合和集合中各个对象的关系集合。采用这种方法表示知识的本体，是基于一定的目的人为设计的规范说明，这与它所建模的世界有着明显的区别。本体发展至今，其应用范围已经远远超出了传统人工智能和知识工程的范围，这主要是由于本体具有以下显着的优点：

1、异构系统互操作，在异构主体之间对交流的结构化信息达成共识，这是本体开发的一个主要目标；

2、通过本体复用、映射和集成等方式实现领域知识复用，这是本体研究的主要动力之一；

3、明确的领域认定，利用本体表示方法描述领域认定，当领域发生变化时，对应的领域认定的改变也相对比较容易；

4、分析领域知识，建立领域本体，实现领域知识的应用和管理；

5、将领域知识与操作性知识相分离。

三、知识工程中本体的含义

在知识工程领域，研究人员给出了面向人工智能的明确的本体定义，其中，最重要的一个是Gru-her在1993年采用人工智能界公认的概念模型为基础给出的：本体是概念模型的明确的规范说明。随后Studer在参考了Gruber和Borst的定义的基础上提出了本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明。本体定义的核心内容本文由LWlm.cOm收集整理是概念模型，即研究领域内存在的对象、概念及其他实体以及它们之间的关系是研究领域的一个抽象的、简化的视图，每一个知识库、知识库系统或知识水平的主体，都或明确或隐含的依托于某些概念模型。分类法（taxonomy）是对科学分类的普遍规律的研究，是按照一定的思想观点，以科学分类为基础，结合领域内容和特点，将领域知识分门别类以术语的形式组成分类表。本体与分类法相比，主要有两个区别：本体具有更为丰富的内部结构并且反映了某种程度的共识。

理论上，可以通过5种类型的构件来形式化描述一个本体：概念、关系、函数、公理和实例。这里的概念可泛指论述的任何事物，如任务、功能、行为、策略和推理过程等等，有时为叙述方便，概念也称为类。关系用来表示领域中概念之间的相互作用，元关系形式化定义为个集合的笛卡儿乘积的子集：R：C×C×…×C。函数是一类特殊的关系，在这种关系中，前n一1个元素可以惟一决定第n个元素，函数的形式化定义为：F：C×C2×…×G一一C。公理用来表示领域中永真的陈述，实例表示领域中的具体元素即对象。

四、本体构建的规则

本体构建方法概述出于对各自问题领域和具体工程的考虑，构造本体的过程各不相同。目前没有一个标准的本体构造方法，最有影响的是Gruber在1995年提出的5条规则：

1、清晰：本体必须有效地说明所定义的术语的含义。定义应该是客观的，与背景独立的。当定义可以用逻辑公理表达时，它应该是形式化的，应该尽力用逻辑公理表达。定义应该尽可能的完整。所有定义应该用自然语言加以说明。

2、一致：本体应该是前后一致的，也就是说，它应该支持与其定义相一致的推理。它所定义的公理以及用自然语言进行说明的文档都应该具有一致性。如果从一组公理中推导出来的一个句子与一个非形式化的定义或者实例矛盾，则这个本体是不一致的。

3、可扩展性：本体的可扩展性是指，本体提供一个共享的词汇，这个共享的词汇应该为可预料到的任务提供概念基础。它应该可以支持在已有的概念基础上定义新的术语，以满足特殊的需求，而无须修改已有的概念定义。也就是说，人们应该能够在不改变原有定义的前提下，以这组存在的词汇为基础定义新的术语。

4、编码偏好程度最小（Minimalencodingbias）：本体应该处于知识的层次，而与特定的符号级编码无关。本体的表示形式的选择不应该只考虑表示上或者实现上的方便。概念的描述不应该依赖于某一种特殊的符号层的表示方法，不能依赖于某种确定的语言，因为实际的系统可能采用不同的知识表示方法。

5、本体承诺最小，（Minimalontologicalcommitment）：本体承诺应该最小，只要能够满足特定的知识共享需求即可。也就是说，本体应该对所模拟的事物产生尽可能少的推断，而让共享者自由地按照他们的需要去专门化和实例化这个本体。Gruber还指出，由于本体承诺是以词汇的使用为基础的，因此可以通过定义承诺最弱的公理以及只定义应用所需的基本词汇来保证。

五、基于本体的产品信息模型

来自华盛顿大学的Sudarsan和CMU的Fenves作为美国国家标准与技术研究院（theNationalInsti—tuteofStandardsandTechnology，NIST）的访问学者，与NIST的Sriram等人一起，为支持产品生命周期管理（ProductLifecycleManagement，PLM）各个方面的信息需求，以本体为表示工具，开发了一种产品信息模型框架口。该框架以NIST的核心产品模型（theNISTCoreProductModel，CPM）及其3个扩展版本：开放式装配模型（OpenAssemblyMod—el，OAM）、设计分析集成模型（DesigeAnalyticIn—tergratedModel，DAIM）和产品族进化模型PFEM作为基础。OAM定义了系统级的概念模型和相关的层次化装配关系；DAIM定义了产品的主模型以及一系列抽象功能模型和两个主模型与功能模型之间的变换，每一个功能模型对应于产品的某一个领域特性，两个变换分别为理想化和映射；PFEM表示产品族及其组件，与产品族进化相关联的设计原理。

开发产品信息模型框架的目的在于：①从产品的概念设计阶段开始，在其全生命周期的整个过程中捕捉产品、设计原理、装配、公差等信息；②便于下一代CAD/CAE/CAM系统的语义互操作；③捕捉产品和产品族的进化。该框架提供了产品信息和设计原理的细粒度描述，因而PLM系统可以方便地直接访问框架中的数据。

产品信息模型框架作为产品在设计过程各个方面的信息库，能够为PLM及其辅助系统提供一种单一的、一致的信息交换协议，支持CAx及其他相关系统之间直接互操作和无缝的信息集成。该框架具有以下特点：

1、以形式化语义为基础，通过采用合适的本体就能进行自动推理；

2、具有概括性，它描述的是概念实体（制品和特征），而不是针对具体的某种产品（发动机、泵等）；

3、提供了产品全方位的丰富信息；

4、致力于促进新的应用和过程的开发，避免由于环境中信息的不齐备阻碍新应用的实现；

5、框架中结合了明确表示的设计原理，作为描述产品本身的重要内容；

6、作为产品级上不同系统间互操作的转换与接口。