基于k-部排序学习方法的本体映射算法

本体映射作为实现多本体间相互操作的重要手段,已广泛应用于诸多领域。利于k-部排序学习算法得到最优排序函数,从而将多本体结构图中每个顶点映射成一个实数,通过比较来自不同本体顶点对应实数间的差值判断概念间的相似程度。实验表明：该方法对于在不同本体间建立映射是有效的。     

扩展AUC模型下最优k-部排序函数的计算

本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息科学的核心研究内容之一.在扩展AUC模型的k-部排序本体算法的框架上,提出一种计算最优k-部排序函数的迭代算法.最后,将算法分别作用于GO本体和大学本体.实验表明：新算法对特定的应用领域具有较高的效率.     

成对排序本体学习算法

本体作为一种结构化数据模型已广泛应用于知识表示和信息处理,并成为近几年计算机领域的研究热点.提出基于成对排序学习方法的本体相似度计算和本体映射算法,利用Mahalanobis距离函数得到计算模型,通过梯度下降策略得到模型的最优解,从而将本体图或多本体图中的顶点对映射成实数来表示它们的相似程度.通过两个实验表明,新算法对特定的应用领域具有较高的效率.     

排序框架下梯度下降迭代本体算法

从本体顶点排序的思想入手,得到排序框架下梯度下降迭代本体算法。选取边集合作为样本集,使用再生核希尔伯特空间作为函数空间,用步长控制迭代次数。最后,将得到的本体相似度计算和本体映射算法分别作用于植物学PO本体和计算机软件本体中,通过实验数据对比说明算法具有较高的效率。     

基于BMRM迭代排序方法的本体学习算法

本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息检索领域的研究热点,并被应用于生物医学、地理科学、社会科学等诸多领域。提出基于BMRM迭代排序学习方法的本体相似度计算和本体映射算法,利用BMRM迭代得到最优参数向量,由此得到排序函数,将本体图或多本体图中的顶点映射成实数,通过两顶点对应实数间的差值来确定它们对应概念间的相似度。最后,将算法分别作用于GO本体和计算机软件本体,通过实验数据对比说明新算法对特定的应用领域具有较高的效率。     

基于核矩阵优化方法的本体算法

本体相似度计算和本体映射被广泛应用于查询扩展和图像检索中,已成为信息科学研究的热点内容,其核心为计算本体图中顶点间的相似度。用核矩阵表示本体图中每一对顶点的相似度,根据相邻顶点相似度大、不相邻顶点相似度小的特征,结合转换函数的光滑性得到核矩阵优化模型,求解模型得到最优核矩阵。将此方法分别应用于生物GO本体和数学学科本体,通过实验表明新本体相似度计算和本体映射算法有较高的效率。     

基于综合语义度量的本体映射方法

在分析现有本体映射技术的基础上,采用基于本体图结构和启发式规则的本体映射方法实现了本体间一对一映射,最后通过选取实验对象进行测试,证明了本映射机制的可行性.     

本体稀疏向量迭代计算算法

用机器学习方法得到本体函数时,需要将每个本体概念所对应的信息用一个p维向量来表示。在很多应用背景下,由于p值很大而导致计算量庞大。通过稀疏向量的学习来得到本体函数,利用块方法设计一种迭代计算算法进而得到稀疏向量。将该算法应用于生物基因GO本体和物理教育本体,并将实验结果与已有算法的结果作对比,验证了算法在生物基因领域的相似度计算和在物理教育学领域建立本体映射上有较高的效率。     

本体知识库集成的方法研究

随着本体研究和应用的快速发展,本体集成问题日益突出,目前本体集成并没有统一的方法与标准,大多研究者将研究重点放在本体映射方面。本文对本体集成涉及的核心问题,以及现有的本体集成框架和本体集成流程进行了深入分析和研究,并在此基础上对现有的本体集成方案进行了改进,包括本体映射流程细化、相似度计算的综合、本体映射修正的细化、本体集成规则概括分类、本体集成校验流程的改进等,以期给出一种通用的本体集成解决方案。     

基于贴近度的本体概念属性相似度计算

本体映射是实现异构本体相互操作的有效方法,其关键技术在于概念相似度的计算。属性相似度是衡量两概念相似度的重要依据,而属性间的贴近度反映了概念间的属性相似度。通过改进原有的贴近度计算公式,得到新锅属性贴近度计算方法,从而改进了本体概念间的属性相似度计算模型。实验表明,该方法具有较高的效率。     

基于primal RankRLS方法的本体映射算法

本体映射作为实现多本体间相互操作的重要手段,已广泛应用于诸多领域.应用原始RankRLS算法,将多本体图映射到实数轴,由此将本体图中每个顶点都映射成实数.通过比较两概念对应实数间的差值得到本体映射.实验表明,该算法有较高的效率.     

基于TLP经验模型的本体学习算法

将TLP和本体回归算法相融合,提出基于TLP经验模型的本体相似度计算和本体映射算法。新算法继承了TCP的特点,使其具有无偏参数估计的特征。将新算法应用于GO本体和物理教育本体,通过实验结果表明新算法对特定的应用领域具有较高的效率。     

空间填充曲线映射算法研究

空间填充曲线是一种降低空间维度的方法。空间填充曲线能够将高维空间中的数据映射到一维空间,使用经典线性索引结构存储数据。空间填充曲线有Hilbert曲线、Z曲线和Gray曲线。本文详细叙述这些曲线的映射算法,分析算法的时间复杂度和空间复杂度。     

基于直方图优选的车速分布模型研究

通过对国内外已有的研究分析,发现车速的分布规律变化不一,很难用单一的某一种分布模型进行拟合.因此,通过对呼和浩特市昭乌达路的速度数据采集,利用直方图优选的方法对速度分布直方图进行改进,并利用正态分布、威布尔分布、伽玛分布和Logistic分布模型对改进后的直方图进行了拟合分析.通过对拟合分析得出的相关系数的比较,给出了这四种分布在拟合速度分布时的适用范围.     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。     

隔河岩水库条件频率曲线分析计算

应用分布函数转换法分析计算了隔河岩水库条件频率曲线，并对条件分布函数进行了可行性检验。     

基于椭圆曲线的数字签名快速算法研究

基于椭圆曲线的数字签名技术具有安全性高、运算量小、密钥短、处理速度快、存储空间小等优点,能够完成身份验证、保证数据完整性、防抵赖等,因此,被广泛应用于信息安全领域。文章着重研究椭圆曲线数字签名算法的签名和验证算法效率,并编写快速算法的程序,与经典算法程序比较,执行时间缩短约38.11。     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．     

基于本体的医疗信息整合框架的设计与应用

随着本体技术的发展,本体越来越多地被应用于异构信息的整合。本文提出了一种基于本体的医疗信息整合框架,给出了框架的结构和本体整合的过程,并通过实例验证了本体整合的有效性。