2019年3月，我校信息科学与工程学院薛醒思教授课题组联合河海大学陈俊风教授在国际学术期刊《Swarm and Evolutionary Computation》上发表了题为《Using Compact Evolutionary Tabu Search algorithm for matching sensor ontologies》的论文，研究并提出了一种基于紧凑的进化禁忌算法的传感器本体匹配机制。我校薛醒思教授是该论文的第一作者和通讯作者，河海大学物联网工程学院的陈俊风教授为合作作者。

语义传感网是物联网发展的重要里程碑，可用于实现智能传感器应用之间的语义协作。语义传感网的核心技术是传感器本体，它通过统一的方式来描述传感器相关的概念以及概念之间的关系。传感器本体匹配机制可以确定两个传感器本体中异质实体的对应关系，是实现基于传感器本体的智能应用之间的语义协作的关键。目前已有的本体匹配机制难以有效地匹配传感器本体，论文针对传感器概念语义的复杂多样性及其本体匹配方法的时空复杂度过高问题：

（1）设计了一种新的传感器概念相似度度量技术来有效识别异质的传感器概念。

（2）首次为传感器本体匹配问题构建了数学优化模型。

（3）提出了一种紧凑的进化禁忌算法来有效求解传感器本体匹配问题。

实验结果表明，该论文提出的匹配机制的性能显著优于所有的国际前沿的传感器本体匹配系统，提出的紧凑的进化禁忌算法的性能也优于遗传算法、差分进化算法和微粒群优化算法等经典的群智能算法。该论文还将提出的基于紧凑的进化禁忌算法的传感器本体匹配机制应用于匹配三个真实的大规模传感器本体MMI Device、SSN和CSIRO，匹配结果的质量优于已有的传感器本体匹配系统。

   下一步将研究传感器本体的交互式匹配机制、传感器本体的聚类和分块机制和传感器本体并行匹配机制，以集成大规模传感领域知识，推动传感器领域大数据与其他领域大数据的深度融合，并为进一步开发具有识别、判别、筛选和推理功能的智能传感系统提供基础理论与关键技术。