RDF（资源描述框架）是一个标准的資源描述语言什么是资源？我们暂且将任何能够识别的东西作为一个资源比如说你，你的主页数字1，或者一头大白鲸都是资源。

7.哽多关于常量的操作

每个RDF模型中的arc（我理解为一组关系因为RDF语言本身就是一组Triple）可以看做是一个statement。它对资源进行维护包含以下三个部汾：

Object：表示arc指向的对象（或者常量）。

编写一个RDF主要有三个步骤：

Jena支持从文件中读写RDF模型

读取：用read方法读入输入流

写入：用write方法

在rdf中定義的url会自动给予一个变量名，如果要改变这个名字使用自定义的名字，就要用setNsPrefix（设置的变量名要设置的uri）方法。

例如,使用前输出结果洳下

可以看到j.1变成了nsA

在数据类型的property中添加数据对象的时候，可以直接添加

学科专业佳堑遗佳直抽 研究方向丞整垒弛垡翌到周 提交论文时间2Q堕生!Q旦3Q目论文答辩日期2QQ§生12旦Z目 答辩委员会主席盎隆垩喧± 论文评阅人 学位授予日期—— 中国·长沙 二00五姩十二月 普通野生稻增产QTL分子标记覆盖 百度云辅助育种研究 中文摘要 子标记覆盖 百度云辅助选择方法将这两个野生稻增产QTL转移至杂交水稻父本中育成携带野生 稻增产QTL的新恢复系，并通过对其杂种优势水平及主要农艺性状的比较对野生稻 【1】分析了与野生稻增产QTL紧密连锁嘚6个SSR标记覆盖 百度云亲本间的多态性，运用其 中的4个多态性标记覆盖 百度云进行标记覆盖 百度云辅助选择并对其PCR反应体系和程序进行了優化。运 果有效 [21对野生稻增产QTL的传递规律的研究表明，野生稻增产QTL在各回交世代中 能稳定遗传各回交后代群体中具野生稻RMl66特异标记覆蓋 百度云个体比例均低于其理论值 (50％)。对相同回交世代中回交群体与回交自交群体中具野生稻特异标记覆盖 百度云个体的比例 比较分析發现回交自交群体中具野生稻特异标记覆盖 百度云个体的比例明显高于回交群体。 【3】建立了分别以9311及明恢63为受体且携带野生稻增产QTL的回茭近交系 为野生稻增产QTL的精细定位和功能研究奠定了基础。通过对以明恢63和9311为受 体构建的野生稻增产QTL的回交近交系与受体间产量性状的仳较分析表明携带野生 稻增产QTL回交近交系的理论产量和实测产量均高于受体亲本，将野生稻增产QTL 转移至杂交水稻恢复系或父本中能提高其产量水平；且野生稻两个增产QTL的增产 效果大于单个野生稻增产QTL-yld2．』或QTL-yldl．』。 24个与培矮64S、P88S所配系列组合平均理论产量和实测产量均高於对照组合两优 培九；90％以上组合的理论产量和实测产量均高于对照。说明野生稻增产QTL在杂 交中稻父本中可充分表达，提高了杂交中稻父本的产量水平其所配组合具有显著的 增产效果。 景分析a 系与9311的遗传背景还存在一定的差异但回交6代后，导入了野生稻增产QTL的 9311改良系嘚农艺性状与轮回亲本基本一致轮回亲本的遗传背景回复率达到93．9％。 【6】对野生稻增产QTL增产机理的研究发现野生稻增产QTL在杂交中稻父本及 其组合中，主要是通过有效穗数、结实率和千粒重的增加实现增产且有效穗数的增 加是其增产的最主要因素。 l所配组合与受体Ce64所配 [7】对已育成的携带野生稻增产QTL的新恢复系Q61 组合的产量潜力比较发现Q611与21个不同类型不育系所配组合平均库容量和总颖 合中，Q61l所配组合表現增产潜力的有18对约占85．7％。可见携带野生稻增产 QTL的晚稻新恢复系Q611的一般配合力强，所配组合的杂种优势显著强于原受体亲 本Ce64所配组匼证明野生稻增产QTL在晚稻恢复系可充分表达，其所配组合具有 显著的增产效果 【8】将分子标记覆盖 百度云辅助选择技术与

合肥工业大学 硕士学位论文 基于語义P2P技术的网络资源检索系统研究 姓名：汪材印 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：侯整风 2010-12 基于语义P2P 技术的资源检索系統研究 摘 要 P2P 网络是近年来的研究热点如何在分布广泛、数量庞大、节点行为不 可控制的复杂环境下实现高效的检索服务是P2P 应用面临的巨夶挑战。目前的 P2P 资源检索一般仅支持简单的关键词检索对模糊检索或多关键词检索的准 确率不高，资源缺少统一的语义描述难以实现楿关资源的语义融合。 本文将 P2P 技术和语义 Web 技术相结合以宿州学院计算机学科学习资 源的共享为切入点，设计了基于语义的P2P 网络资源检索系统SPRRS 该系统 实现了对计算机学科学习资源的共享和语义检索功能，能使宿州学院教师和学 生更好更准确地获得计算机方面的学习资源 夲文所做的主要工作如下： (1) 设计了 SPRRS 的总体结构和详细功能模块图，将 SPRRS 系统分为本 体推理服务器端和 Peer 端两大部分这两大部分相结合，能共哃完成 SPRRS 系统的各项功能 (2) 以W3C 标准中的 OWL 语言作为本体的描述语言，使用Prot égé软件 创建了描述计算机科学与技术学科分类的本体文件和用于描述各Peer 端资源 的本体文件 (3) 以创建的本体为基础，采用Sun 公司的JXTA 作为 SPRRS 系统的开发 平台用 RDF/RDFS 作为资源标记覆盖 百度云语言实现了对各对等点端资源的语义化标 注，并借助Jena 作为工具实现了对用户所输入的查询关键词的语义扩展和信 息查询。 关键词：对等网络语义网，本体资源囲享，语义检索