基于Eclipse的交通本体查询系统应用研究

随着交通服务工程建设的深入,越来越多的力量投入到交通数据库的开发和建设中,由于各个部门或组织对交通的需求或认知不同,建立的交通数据库往往存在不同程度的语义异质问题。本体是指从哲学领域研究世界的本质问题,转而被引入信息科学中,其初衷就在于建立一个共同认可的规范,为信息共享过程中存在的语义异质问题提供解决方案。本文以交通领域本体为例,通过查询系统设计将本体推理应用到道路查询系统中。     

基于XML的案例表示和自学习案例检索模型的研究

介绍了基于案例推理的方法及其过程,给出了基于XML的案例表示和检索策略利用相似度的自学习案例检索模型.这种案例表示和检索方法实现了分布式的案例存储与检索,缓解了案例检索时间随案例数目呈线性增长的问题,加快了检索速度,为解决缺乏理论基础的复杂领域的决策问题提供了新的思路.     

基于Jena开发包的交通本体推理机制研究

传统的基于关键字语法匹配的信息检索技术,查询返回的结果往往存在很大的信息冗余。而引入基于本体(Ontology)的语义检索技术,通过定义明确的领域概念、属性和实例来建立领域本体及其推理机制,发掘概念、实例之间隐含的信息,从而实现基于语义的智能地理信息检索。本文以交通领域本体为例,在使用Protégé建好交通本体之后,基于Jena推理机和SWRL推理规则语言,自定义了一些基本的本体推理规则,并设计了一套面向具体应用的本体推理机制,以解决实际的应用问题。     

基于本体推理的食品搭配安全查询模型研究

食品搭配的科学指导方法对人们日常饮食生活具有非常重要的意义。本文将本体理论应用于食品搭配领域,分析食品领域中的概念以及概念之间的关系,创建食品搭配领域本体模型,并采用Jena推理引擎和自定义的规则对其进行推理,构建基于本体推理的食品搭配安全查询模型。实验结果表明,此模型具有高效性、智能化、语义性等特点,避免了使用日常经验判断带来的主观性影响。     

一种基于本体的关联规则挖掘方法

针对当前关联规则挖掘存在的不足,在充分利用本体特点的基础上,对关联规则挖掘方法进行了改进。提出了一种面向领域的噪音清除算法,结合Apriori算法优点,又提出了一种改进的关联规则挖掘算法,采用领域本体技术来优化规则,从而去除冗余规则。通过实验验证所提方法的有效性。     

标记逻辑（APC）中蕴涵概念在本体和认知方面的比较及研究

众所周知,维持一个大型知识库的相容性是一件极其困难的事情,而一旦知识库中出现了不相容的信念,使用经典逻辑就再也无法有的推理了,因为任何结论都是此知识 逻辑结果,这样,大量的有用信息就被屏蔽掉。为了解决这个问题目前已有一些方法,标记逻辑,简计为（ＡＰＣ）「１」是其中比较有效的一个。     

一种基于图像内容的对应关系在语义检索中的应用

针对基于图像高层语义的检索方法问题,提出了一种基于自然场景图片语料库下的图片本体检索框架.该方法通过考虑图像内容之间的对应关系,引入人类正常图像检索过程.利用对图像内容的分块语义注释的描述,该框架解决了目前图像检索中的问题.构建好的领域本体可以用来完成定性语义描述和检索,实现了包含语义概念和空间关系的自然语言查询.最后,对该应用的有效性进行了评估,实验结果表明,该框架在检索的精确度和相关度上都表现得非常好.     

基于OWL的试题本体知识库构建研究

探讨了本体技术和Web服务技术对试题库系统的支持,并提出了基于本体和Web服务的试题库应用框架结构,目的是为了让试题知识库能提供概念共享模型,建立概念语义空间,并用本体标准语言OWL进行形式化描述,从而解决知识共享和语义互操作问题,同时也为解决机器理解问题提供了一种办法.     

KNN-GWD推荐模型及其应用

为解决传统推荐存在精准性差的问题,构建了一个融合K-最近邻算法（K-nearest neighbor,KNN）、图神经网络（graph neural network,GNN）和深度宽度（Wide&Deep）网络的推荐模型。融入KNN分类方法对数据进行噪声过滤,以提高数据质量;利用GNN提取用户会话图的节点嵌入表示,基于注意力机制加权用户全局特征以捕获用户短期兴趣;调用Wide&Deep以解决稀疏数据时的模型过度泛化问题。为了验证模型的有效性,分别在MovieLens-1M、Bing-News、Book-Crossing数据集与6种传统推荐方法进行对比实验,结果表明所提模型的各项评价指标更佳。为了进一步验证该模型在实际应用领域中的可行性,面向农业领域搭建了农业一体管理App化肥推荐系统,得到推荐结果的准确率为0.721,曲线下面积为0.784,满足了预期的应用需求。     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

基于CF面向对象的电子商务推荐系统

在关联规则、协同过滤的基础上提出了面向对象的推荐系统.根据客户特点进行分类,采取不同模式挖掘算法,提出面向对象的协同过滤算法,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量.通过设计实验,对算法质量进行度量和分析.     

基于本体论和SNMP的骨干设备性能监测

阐述了在网络管理中对骨干设备性能监测的方法.结合SNMP协议,以SNMP中MIB信息扩展为基础,设计并实现了一个具有实用价值的骨干网络设备性能监测系统.在获取各项性能指标时,结合本体论方法设计了信息检索工作流模型,并在检索过程中利用Logit模型选择最佳路径.实践证明,该系统能够及时地反映出设备性能的动态变化,极大的提高了巡检率.     

基于GPRS的路灯智能控制系统

为了提高路灯的使用效率和节约电能,设计路灯智能控制系统.将GPRS数据传送服务引入路灯管理系统,该系统利用GPRS技术对每套路灯的运行状况进行时实监测.系统通过GPRS网络将监测数据接入Internet,实现与监控中心的通信,监控中心根据实测数据对路灯进行相应的控制.实验结果表明,该系统能实时监视路灯的状态,有效控制路灯的运行,收到了预期的节能效果.     

车联网系统在智能交通体系中的应用研究

近年来,国内汽车保有量日益增多,汽车成为公众出行的重要交通工具。在带给人们便利的同时,日益增多的汽车也造成了不少交通问题。为切实保障人们出行安全,有必要应用一些高科技来解决道路交通问题,在此背景下,智能交通应运而生。车联网技术在智能交通的基础上获得了极大的发展,也逐步影响到汽车行业的变革。为此,本文首先对车联网智能交通系统进行概述,并分析了基于车联网的智能交通架构,最后介绍了车联网技术在智能交通中的应用。     

智能管理系统及其设计初探

智能管理是现代管理科学技术发展的新动向。本文分析了智能管理系统的产生与发展,探讨了智能管理系统的设计思想与设计方案。     

本体论在企业知识创新体系中的应用研究

面对企业创新知识难以转化与共享的问题,应用本体构建企业知识创新体系.通过对企业知识创新体系中本体获取的研究,建立企业的本体框架,给出了本体在企业知识创新体系中的实现过程,解决了企业知识的概念化、明确化问题,有利于企业知识的创新.     

略论多级专家系统及其在冶金矿山建设智能决策中的应用

本文探讨了多级专家系统的设计思想及总体结构,提出了采用多级专家系统的结构模式实现“冶金矿山建设智能决策系统”,并分析了多级专家系统的实现问题,提出了解决问题的途径.