基于稀疏约束SegNet的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对传统机器学习方法提取建筑物,耗时长和精度低的问题。文中选用深度学习中的SegNet语义分割模型进行算法改进,提出了一种基于稀疏约束SegNet的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先对SegNet模型加入正则项和Dropout,大大降低了模型过拟合现象的发生;其次为了模型能够提取更丰富的语义特征,算法引入金字塔池化模块;最后对SPNet模型引入Lorentz函数稀疏约束因子,构造新的语义分割模型LSPNet.为了验证提出算法的可靠性和适用性,使用优化LSPNet模型对高分辨率数据集中的建筑物识别和提取。实验结果表明,该方法与传统机器学习方法相比较,有着快速收敛、精度高的优势,并且具有很好的应用前景。     

基于知识的多媒体创作模型

通过对传统方法进行分析，引入语义网络的知识表示方法，将面向对象技术与超媒体方法相结合，提出了一个基于知识的多媒体创作模型（ＫＡＭ），给出了ＫＡＭ模型的形式化定义，并对该模型的结构进行了讨论。ＫＡＭ模型具有以下特点：（１）支持结构与内容的分离：（２）支持复合机制；（３）基于语义的导航，有效地避免了在交互性系统中的迷路问题；（４）独立的链服务功能和管理功能，保持系统的开放性、可扩充性。     

基于Petri网的超媒体形式化模型

针对演播类超媒体提出一处基于Ｐｅｔｒｉ网的形式化模型ＯＯＰＮ,它由一个扩展Ｐｅｔｒｉ网、若干对象以及Ｐｅｔｒｉ网与对象之间的映射表示,具有刻画超媒体主要性质的能力。着重给出了ＯＯＰＮ模型的形式化定义以及它对超媒体逻辑结构、时序结构和语义结构的描述。     

数据质量约束规则的本体描述及推理研究

针对数据质量中约束规则描述的语义复杂性、 快速提取等问题, 引入本体技术描述数据质量约束规则等 要素的语义关系, 提出了元本体的思想, 对数据质量领域的核心词汇进行了提练, 并依据相关标准, 构建了与 领域无关的数据质量元本体模型。 在应用中, 特定领域可根据需求将该元本体模型实例化为用于描述本领域 的数据质量本体, 不仅解决了数据质量领域词汇共享与明确描述问题, 而且使数据质量复杂约束规则语义描述 得以解决。 同时, 以石油领域数据为例, 依据提出的质量本体元模型实例化出石油领域的质量本体模型, 定义 了各种推理规则, 并基于 Jena 推理机验证了构建的数据质量本体的合理性, 极大地提高了数据质量评估中约 束规则提取的效率。     

基于Object-Z的带OCL约束的UML类图形式化描述

UML OCL是基于一阶谓词逻辑和集合论的形式化语言,用它对UML类图进行约束后类图便具备严格语法和精确语义,同时也具备了演绎验证的基本条件;但由于目前的建模工具还无法对缺乏精确语义的UML类图进行有效的演绎验证.因此提出了一种带OCL约束的UML类图通过Object-Z进行形式化描述的方法,这样便可以充分利用Object-Z强大的演绎验证能力来验证UML类图的正确性和是否具有某种性质等.     

基于图神经网络的兴趣点推荐的隐私保护框架

传统的基于图神经网络的兴趣点模型的研究是通过简单的注意力机制进行权重定义,或仅仅将多种因素简单进行线性组合,缺乏从多角度考虑用户和兴趣点自身的语义信息和交互信息。此外,现有的图神经网络推荐依赖于图结构信息的集中式存储和训练,存在隐私泄露风险。为了解决上述问题,提出基于图神经网络的兴趣点推荐的隐私保护框架(privacy of POI recommendations for graph neural networks, PPGNN)。首先,通过引入多特征模式和注意力机制对图结构进行强化,构建强化用户社交关系图模型;其次,通过多场景角度提出兴趣点邻居结点采样算法以及重新设计卷积聚合机制,对异质图使用语义级别注意力机制进行聚合;最后,提出了可变动态梯度的客户端差分隐私算法,达到边优化边反馈的效果。通过在Yelp和Gowalla不同的数据集上进行大量实验,证明该方案具有有效性,弥补了图神经网络推荐因隐私威胁带来的局限性,优于集中式图神经网络推荐方法,同时也优于传统兴趣点推荐方法,并且PPGNN可以更好地克服推荐中的数据稀疏和冷启动问题。     

基于模糊语言方法的搜索引擎

提出了一种基于模糊语言方法的搜索引擎,通过引入语言变量和模糊约束的概念,把隐含在模糊查询中的模糊约束显示化,从而使搜索引擎返回真正与用户查询相关的信息.与现有的搜索引擎相比,该模型能对自然语言进行某种程度的语义理解,更好地满足了用户的检索需求.     

一种基于语义的网络信息过滤三层模型设计

提出了一种面向网络信息的层次过滤模型及其体系架构,该模型分为本体过滤层、需求过滤层和兴趣过滤层.本体过滤层中,利用本体为基础对信息内容进行语义描述,实现信息的计算机理解与过滤;在需求过滤层,模型通过理解用户所提出的需求中所包含的语义,进而更加准确地通过过滤规则进行信息流过滤;在兴趣过滤层,用户兴趣通过特定方式表达,并通过语义相似度计算实现第三过滤层.     

基于轨迹聚类的热点路径分析方法

随着智能终端、移动定位、无线通信等技术的快速发展,在交通、物流等应用领域,大量受路网约束的轨迹数据得以收集.利用轨迹数据分析热点路径,可以在时空和语义特征不变的前提下反映移动对象的运动和行为模式.在提取道路交叉点的基础上,引入轨迹的停留点语义,并将两者共同作为特征点进行轨迹划分,在轨迹聚类的基础上进行子轨迹权重分析,从...     

基于语义的XML数据清洗框架

在XML数据清洗中,模式约束语言提供的信息不能满足准确数据清洗过程对于领域知识的需要;同时,传统的树编辑算法在对XML实例数据进行清洗时,由于缺乏对XML结构信息的语义描述,造成了大量的数据匹配错误.基于此,引入参考本体和领域本体分别对上述问题进行解决,给出了模式约束的度量指标和一个XML结构感知算法,并构建了一个基于语义的XML数据清洗框架.     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

保留语义约束的关系模式到XML Schema转换

针对大量Internet应用程序需要将关系数据高效准确的转换发布为XML数据的问题,提出了从关系数据库模式到XML Schema的转换规则.本文通过分析目标数据库的关系模式和关联约束,归纳其在XML Schema中的等价形式,将目标数据库的结构和语义约束完整的保留到XML Schema中,并使转换后的XML Schema达到高度的嵌套.     

一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法

现有Text2SQL方法严重依赖表名和列名在自然语言查询中的显式提及，在同物异名的实际应用场景中准确率急剧下降.此外，这些方法仅仅依赖数据库模式捕捉数据库建模的领域知识，而数据库模式作为结构化的元数据，其表达领域知识的能力是非常有限的，即使有经验的程序员也很难仅从数据库模式完全领会该数据库建模的领域知识，因此程序员必须依赖详细的数据库设计文档才能构造SQL语句以正确地表达特定的查询.为此，本文提出一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法，该方法从数据库表名和列名解析出其中的单词或短语，查询词典获取这些单词或短语的语义解释，将这些解释看成是相应表名或列名的扩展内容，与表名、列名及其他数据库模式信息（主键、外键等）相结合，作为模型的输入，从而使模型能够更全面地学习数据库建模的应用领域知识.在Spider-syn和Spider数据集上进行的实验说明了所提出方法的有效性，即使自然语言查询中使用的表名和列名与数据库模式中对应的表名和列名完全不同，本文方法也能够得到较好的SQL翻译结果，明显优于最新提出的抗同义词替换攻击的方法.     

XML Schema数据到对象关系数据的转换——一种基于DOM-Chart模型的映射算法

讨论了基于模式驱动的XML Sschema到对象-关系数据库模式映射,并给出了基本的映射规则和映射算法。在映射算法的设计中,先对DoM tree模型作适当修改并重新定义一种新的数据模型即DoM-Chart模型,使用新定义的这种模型简化了映射的处理过程。使用完全支持SQL;1999标准并具备面向对象特征的DBMS Oracle9i Release 2作为后台数据库,采用JDOM作为XML文档的编程接口,使用JAVA语言对论文中描述的算法进行了验证。实验结果表明该算法简单有效,由该映射得到的对象—关系模式保留了XML Schema的语义信息和结构信息,同时也引入了面向对象的数据类型和特征。     

XML Schema数据到对象关系数据的转换——一种基于DOM-Chart模型的映射算法

讨论了基于模式驱动的XML Schema到对象-关系数据库模式映射,并给出了基本的映射规则和映射算法。在映射算法的设计中,先对DOM tree模型作适当修改并重新定义一种新的数据模型即DOM-Chart模型,使用新定义的这种模型简化了映射的处理过程。使用完全支持SQL:1999标准并具备面向对象特征的DBMS Oracle9i Release 2作为后台数据库,采用JDOM作为XML文档的编程接口,使用JAVA语言对论文中描述的算法进行了验证。实验结果表明该算法简单有效,由该映射得到的对象-关系模式保留了XML Schema的语义信息和结构信息,同时也引入了面向对象的数据类型和特征。     

基于领域知识的不确定关系模式集成

为了解决关系数据库中关系模式集成中的不确定问题,提出了一个基于领域知识的不确定关系模式集成模型。该模型运用领域知识、语义集成方法和证据组合方法处理模式集成各个阶段的不确定性,并给出了各阶段不确定度的表示和计算方法。文中给出了不确定匹配关系和不确定模式集成的全新定义,提出了一种全局集成模式可信度的计算方法。实例分析证明该模型是可行的,与已知方法相比具有较高的执行效率和较低的时间复杂度。     

基于模糊匹配的数据库模式测试方法

数据库模式测试是数据库系统测试的重要工作.在前期的研究中已经实现了一种简单的数据库模式测试方法,该方法针对数据库ER模型和逻辑模型不一致的问题进行了研究.但是该匹配方法单一,属于一对一的语义匹配,为了解决这一局限性,提出了一套基于“模糊匹配”的数据库模式测试方法.该方法考虑了以上方法的不足,使用“模糊匹配”对数据库模式进行测试,解决了由于数据库结构复杂导致测试结论误报率高的问题,并且将数据字典信息作为匹配标准,对匹配信息进行种类划分,减少了匹配工作量,同时还将语义信息和结构信息相结合,提高了匹配准确度.     

异质数据库中具有矛盾结构的关系的集成

局部方案之间存在各种各样的语义差异 ,所以在构造异质数据库系统中 ,方案的集成就成为一个重要的规则。本论文给出的方法是根据本地策略中元数据的不同将关系分成不同的类型 ,把具有不同策略结构冲突的本地关系转换成具有同种结构的新的关系 ,然后将这些新的关系进行集成     

MDBS模式集成中完整性约束的处理

通过对多数据库系统(MDBS)模式集成中不同类型完整性约束的分析,提出并讨论了用于处理完整性约束的若干规则.这些规则不仅可以应用于模式集成,而且还可适用于模式变换、视图派生等模式重构中.用一个实例解释了如何在实际应用中使用这些规则.