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A Precision Beekeeping Ontology
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AI
DOI：10.1177/15705838261461020.png)
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摘要
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精准养蜂是一个新兴领域，利用数字技术和工具（包括传感器和人工智能）来提升养蜂场的管理与可持续性。然而，缺乏规范化和结构化的知识表示模型阻碍了该领域的数据集成、互操作性和决策支持。本研究提出了一种精准养蜂本体（PBO），用于表示与蜜蜂、智能设备、监测和观察相关的概念。该本体采用七步法在Protégé中开发。领域理解和本体范围确定基于领域专家知识、文献综述、标准词汇和上层本体（DUL、SSN/SOSA、AGROVOC和GEMET）。类和类层次结构、对象属性和数据属性被精心定义，以捕捉领域中的概念和关系。对属性施加了约束，并基于Kaggle蜂箱指标数据集创建了74个实例。预定义了8个能力问题以确定知识范围，随后定义了另外6个相关能力问题，并通过在Apache Jena-Fuseki服务器上运行SPARQL查询，基于蜂箱内部温度和蜂箱重量成功执行。应用了领域专家验证和结构评估框架，并通过Protégé中的HermiT推理机检查了逻辑一致性，采用完整性、相关性、准确性和清晰度作为评估标准。
期刊
IF:
3.5
论文数:
40
被引数:
306
机构
引用论文
Precision Beekeeping Systems: State of the Art, Pros and Cons, and Their Application as Tools for Advancing the Beekeeping Sector.png)
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