吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (03): 739-744.

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基于OWL的工作流异常处理建模方法

于万钧1,金炳旭1,张宾1,刘全2   

  1. 1.东北电力大学 信息工程学院|吉林 吉林 132012;2.苏州大学 计算机科学与技术学院|江苏 苏州 215006
  • 收稿日期:2009-05-31 出版日期:2011-05-01 发布日期:2011-05-01
  • 通讯作者: 于万钧(1966-),男,教授,研究方向:人工智能,工作流技术. E-mail:E-mail:wanjuny@yeah.net
  • 作者简介:于万钧(1966-),男,教授,研究方向:人工智能,工作流技术.E-mail:wanjuny@yeah.net
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60873116);江苏省自然科学基金项目(BK2008161)

Approach of workflow exception handling modeling based on OWL

YU Wan-jun1,JIN Bing-xu1,ZHANG Bin1,LIU Quan2   

  1. 1.College of Information Engineering,Northeast Dianli University,Jilin 132012,China;2.College of Computer Science and Technology,Suzhou University,Suzhou 215006,China
  • Received:2009-05-31 Online:2011-05-01 Published:2011-05-01

摘要:

针对工作流异常和本体的特点,提出了任务属性的概念和基于网络本体语言(Web ontology language,OWL)本体推理及属性驱动的异常识别方法。任务属性扩展了工作流活动模型(Workflow activity model,WAMO)模型的事务属性,并附加在流程任务之外,利用OWL本体语言对其进行描述,通过任务属性建立起任务异常与处理模式之间的映射关系。在任务发生异常后,OWL本体推理机通过已定义的映射关系使任务异常检索到异常本体中根据属性描述的异常处理模式,进而对任务异常做出相应的处理。由于OWL的定义是增量式的,并且具有通用资源标识符,因此不仅可以使异常处理机制通过语义而非关键字来识别任务异常的处理模式,而且还能在分布式环境下对异常知识库进行扩展式开发,减少知识库开发的工作量。

关键词: 人工智能, 工作流, 异常, 网络本体语言, 本体推理

Abstract:

In the light of the feature of workflow exception and ontology, a method of exception recognition based on Web Ontology Language (OWL) and propertydriven and task property was proposed. This method needs several properties, which were extended by transaction properties of workflow Activity Model (WAMO), being added to one task, and described by the OWL. Then several mapping relations between task exceptions and handling patterns via properties were established. When the task throws some exceptions at runtime, their handling patterns in exception ontology can be found by the OWL reasoner through these mapping relationships that have been defined. Then the handling mechanism takes corresponding measures to resolve these exceptions. Because the definition of OWL is incremental and possesses Uniform Resource Identifier (URI), this method can not only make exception handling mechanism recognize handling patterns of task exception through semantic rather than key words, but also can be adapted to extended development for exception knowledge repository in the distributed environment, which can reduce its development workload.

Key words: artificial intelligence, workflow, exception, Web ontology language(OWL), ontologybased reasoning

中图分类号: 

  • TP18
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