知识表示是将文字描述的知识用形式化的语言表示，能够让计算机可以直接认知、识别。目前，人工智能知识表示方法主要包括：状态空间表示法、逻辑表示法、语义网络表示法、产生规则表示法、问题规约表示法、框架表示法、脚本表示法、面向对象表示法、过程表示法等。本书采用构建领域本体最常用的语义网络法来进行知识表示，主要用到的语义关系有以下4种。
1）类属关系
类属关系是指具有共同属性的不同概念之间的分类关系，是最普遍存在的一种关系。
假设一切概念都类属于事物（Thing），根据前文的定义，地铁施工安全风险的主要概念有：地铁施工项目（Project）、施工活动（Construction）、前兆信息（Precursor）、风险事件（Risk）、安全措施（Solution）。施工活动、前兆信息、风险事件、安全措施又可以进行细分，如前兆信息可以分为人员前兆信息、设备及材料前兆信息和环境前兆信息，可以得到如图2-11所示的类属关系语义网络。
图2-11 类属关系语义网络
在Protégé软件中可以用“subclass of”来表达类属关系，类属关系具有传递性。即“Precursor”类属于“Thing”，“Equipment and material”类属于“Precursor”，根据类属关系的传递性可以得到“Equipment and material”类属于“Thing”。
2）类—实例关系
类—实例关系与类属关系的不同在于类属关系联系的是两个类，类—实例关系联系的是类和归属于它的实例，是用来表达归属关系的。如图2-12所示，南京地铁10号线就是“施工项目”这个类的一个具体实例。
图2-12 类—实例关系示意(www.xing528.com)
3）包含关系
包含关系是一种常识属性，如施工项目中包含施工活动，并可以进行细分，如施工活动包含：W1明挖法施工、W2盖挖逆筑法施工、W3喷锚暗挖法施工、W4盾构掘进法施工、W5结构防水、W6路基、W7钢筋混凝土高架桥、W8建筑装修、W9整体道床轨道，如图2-13所示。
图2-13 包含关系示意
4）数值型关系
数值型关系是一种比较简单、容易理解的关系，在Protégé软件中用“Datatype Property”来表达。施工项目中项目名称、所属国家、标段、施工方等都是用数值型关系来表达的。在定义数值型关系的时候，包括数值型关系的名称、定义域和取值限制。例如构建南京地铁施工项目“所属国家”这个数据型关系，其名称为“Country”，取值限制为“string”类型的数据，则“Country”关系的定义如图2-14所示，实例表达如图2-15所示。
图2-14 “Country”数值型关系的定义
图2-15 “Country”数值型关系的实例示意
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