基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。     

实验资源管理及评价系统的研究与应用

针对目前高校实验室管理的现状,论文对实验资源管理及评价模式进行了研究,并在此基础上运用JSP技术设计并实现了一个实验资源管理及评价系统,在高校实验资源的自动化、规范化、科学化管理方面进行探讨与实践。     

基于失效检测算法的容忍入侵系统

为解决容忍入侵系统的自适应能力差和运行效率低等问题,将失效检测和多样化冗余技术相结合,构建具有自适应恢复能力的容忍入侵系统,给出了系统的体系结构,设计了适合于容侵系统的失效检测算法.系统可以区分节点级和服务级的失效,从而采取不同的屏蔽措施和恢复策略,保证系统在受到攻击和入侵后,及时对系统进行重配置.实验结果表明,笔者设...     

基于中文文本的疾病领域本体学习的研究

为提高领域本体概念及概念之间关系提取效率和准确率, 提出基于中文文本的领域本体学习模型。在提取候选概念的过程中, 采用修改后的关联规则频繁项计算方法对合
成词进行处理, 并结合位图存储分词处理后术语间的物理相邻关系, 再通过计算领域相关度和领域一致度对候选概念进行筛选, 最后利用关联规则可信度和层次聚类的方法分别提取概念间的非分类关系和分类关系。实验结果表明, 该模型对领域本体学习具有合理性, 提出的算法与基于互信息的本体学习相比较, 在概念和关系的提取
上具有较高的准确性。     

医院信息系统智能应用平台的研究

采用基于构件理论的软件开发方法,运用工作流技术、系统集成技术、人工智能技术以及XML语言,对医院信息系统智能应用平台进行了深入研究,在程序设计自动化领域做了有益的探索与应用.     

HISPF智能系统生成器的研究与应用

采用了基于构件理论的软件开发方法,运用ActiveX技术、系统集成技术、人工智能技术以及XML语言,对医疗卫生机构信息系统应用平台HISPF中的重要组成部分智能生成器进行了深入研究,在程序设计自动化领域做了有益的尝试、探索与应用。     

本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法

利用粗糙集及条件信息熵的相关理论,针对基于相似度计算的本体映射方法在相似度融合时权重过分依赖专家参与等问题,给出一种自动确定权重的策略,并通过实例验证了该方法的可行性.该方法充分考虑在信息量不确定情况下,用各属性对系统信息熵的影响程度确定各属性在当前信息系统中所占的权重,从而使本体的自动化映射和语义网的实时服务成为可能.     

HISPE智能系统生成器的研究与应用

采用了基于构件理论的软件开发方法，运用ActiveX技术、系统集成技术、人工智能技术以及XML语言，对医疗卫生机构信息应用平台HISPF中的重要组成部分智能生成器进行了深入研究，在程序设计自动化领域做了有益的尝试、探索与应用。     

改进的多策略本体映射方法

针对本体映射时未充分考虑语义信息以及运算效率的问题, 提出了一种改进的多策略本体映射方法--ReMAP。对初步得到的初始概念集基于相关度计算进行简化, 以减少参与映射的概念; 为提高映射质量, 在进行概念相似度计算时, 充分考虑本体概念的语义信息, 对概念名称进行语义分析, 将其融入概念名称相似度的计算结果, 并通过制定映射规则对不良映射进行校正处理。算法验证选取OAEI2007 标准测试集, 通过查全率、查准率与F-measure 值对实验结果进行对比分析, 验证了方法的有效性。     

基于P-集合和FCA的中文领域本体学习方法

提出一种基于P 集合和形式概念分析的中文领域本体学习方法. 该方法以非结构化中文文本为数据源, 通过引入P-集合理论获取形式背景, 在获取形式背景的基础上, 采用Godin]算法构造概念格, 并采用自定义映射规则实现概念格到中文领域本体的映射. 通过学习生物和水领域文本, 得到一个中文领域本体. 实验结果表明, 该方法能解决手工构建本体费时、 费力的问题, 且学习到的本体是形式化本体, 能被更好地共享和重用.