基于领域本体的概念相似度算法研究

随着本体技术的逐渐成熟,如何为本体搭建语义桥梁以实现知识的重用与共享成为新的研究热点。在分析现有相关技术的基础上,提出一种计算不同本体中概念间语义相似度的方法,该方法以基于距离的概念相似度算法为基础,同时对概念结构进行分析将两者结合,从而计算出最终的概念间语义相似度。实验证明该方法有效。该研究工作可以应用于面向Web的知识检索领域。     

连续值属性的概念层次自动提取算法

针对数值型属性的特点，通过不同数值分段的分布特性，给出了一种能自动从大型数据库中提取数值型属性的概念层次的有效算法，算法的时间复杂度为O(n)，并通过具体实验对算法进行测试．结果表明，该算法能正确有效地生成概念层次树，为高质量地进行数据挖掘提供了一种行之有救的数据预处理方法．     

基于上下文语义的甲骨文领域概念抽取算法的研究

本体构建的重点在于概念的抽取,针对甲骨文卜辞特有的特征和已有的领域概念抽取算法的缺陷,提出了一种基于上下文语义的甲骨文领域概念抽取算法。该算法针对传统的基于DR+DC的概念抽取算法的缺点进行改进,提出了基于上下文的概念间的相似度的计算方法,并给出了基于语义的领域概念筛选算法。实验数据表明,该方法在准确率和召回率以及困惑度衰减比率都有较大的提高。     

基于概念提升的概念格更新构造算法

概念格因其结构生动简洁地表明概念之间的泛化-例化关系,成为一种有效的数据挖掘工具.然而直接从形式背景中直接构造概念格的效率较低,为了提高概念格的构造效率,针对形式背景中的多个属性合并,给出了一种基于概念提升的概念格更新构造算法UCP.该算法充分利用了属性合并之前的概念格,仅对部分概念结点进行更新处理,从而提高了概念格的构造效率.最后,以恒星光谱数据作为形式背景,采用VC++6.0和Oracle9i为开发工具,实验验证了该算法的有效性.     

基于Mallat算法的抽样值和直接算法

本文在Mallat算法的基础上,通过抽样值计算得到近似小波系数,并给出相应的分解算法和重构算法公式.     

概念格的算法及进展

概念格作为形式概念分析的核心数据结构,在机器学习、软件工程和信息获取等领域得到了广泛应用.本文简要介绍了概念格的基本概念,讨论了现有的建格算法以及概念格的研究方向。     

基于模糊值概念网的模糊信息检索研究

在模糊值概念网中,任意两概念间的关联度可用模糊数的任意形式表示,概念间的关系可为模糊正相协或模糊负相协。为了减少模糊推理时间,模糊值概念网可看作是由关联矩阵和关系矩阵组成,关联矩阵中的元素代表概念问的关联度．关系矩阵中的元素代表概念间的关系。使用模糊正相协和模糊负相协可准确地表示用户的查询,增强了模糊信息检索系统的灵活性。将模糊值概念网的结构扩展到互联网,提出了一种基于网络型的模糊值概念网的模糊信息检索方法,在分布式网络中能进行相对较为有效的信息检索。     

基于领域本体的概念格语义匹配

本体作为语义网的重要工具,是对共享概念模型的形式化规范说明.领域本体更是说明了一个领域特定的概念定义和概念之间的关系,提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理等.提出了一种基于领域本体的概念格语义匹配方法,以提高匹配的精确度.     

基于多值编码GA—BP混合算法的板形板厚综合预测控制

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足，提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法（GA-BP）．并在此基础上针对板形板厚综合系统（AFC-AGC）具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题，设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型，引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力．仿真结果表明，该模型可以实现板形板厚的精确控制，为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法．     

基于多值编码GA-BP混合算法的板形板厚综合预测控制

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法(GA-BP).并在此基础上针对板形板厚综合系统(AFC-AGC)具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题,设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型,引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力.仿真结果表明,该模型可以实现板形板厚的精确控制,为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法.     

一种新的概念格并行构造方法

概念格在数据分析及机器学习等很多领域得到了广泛的应用,其构造算法的时空开销随着数据规模的不断增大而迅速增长,这一问题一直困扰着格的进一步应用。因此,设计更加有效的建格算法是非常重要的。文章结合批生成算法的并行性和渐进式算法高效性的优点,提出了一种新的并行算法;实验表明,该算法的时间性能和空间性能都有明显的提高。     

论庄子死亡观的美学价值

庄子的死亡观集中体现在生命相对论,自然本体论和精神超越论三个层面.其美学思想是在人向自然生成的动态过程中,以"道"和"德"两个美学范畴为基础,借助精神外在和内在无限超越的双向统一,建构超越时空有限性的美学死亡观,使死亡的忧惧感化为精神的至乐感,回归"道"体的本原状态.     

基于概念格和Apriori的关联规则挖掘算法分析

概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述;在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化,得到量化概念格;利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取关联规则相比较,不需要计算频繁项目集,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少了大量冗余的规则,提高了挖掘效率。     

一种新颖的概念格构造算法

高效的概念格生成算法对于形式概念分析的应用研究是一个主要问题,文章从基于属性的基本概念出发,首先给出并证明了任意概念可表示为基本概念的定理,并提出了一种基于属性基本概念的渐进式概念格生成算法,实例表明该算法是可行和有效的。     

改进DM2的联合论证概念建模

为了准确表达联合论证工作中作战、装备和工业部门的描述内容,提出了基于本体理论改进国防部元模型(DM2)的联合论证概念模型。从装备论证和联合论证的概念出发,构建了装备论证和联合论证空间。对比分析了2个空间的研究对象、参与机构和机构视角,在此基础上阐述了概念模型在联合论证工作中的重要性。分析了DM2的设计思路和DM2基础规范中的国际国防企业体系结构规范(IDEAS)和业务对象参考本体(BORO)。借鉴DM2的基础规范和本体理论,结合联合论证空间构建了联合论证概念模型。从本质上揭示了DM2中概念数据模型(CDM)的内涵和外延不适用于联合论证工作的客观事实,最后用实例表明了模型的可行性和推理的一致性。     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。     

基于内在价值理念的股票长线组合投资实证研究

以内在价值为基础,提出了一个估算内在价值的方法,然后考察了组合投资的收益率,并用随机过程的方法讨论长期组合投资稳健盈利的投资策略问题,证明以内在价值为基准实施低买高卖的投资策略的有效性.     

基于频度的概念漂移中低频概念的消减

由于数据流中概念漂移现象的影响,使得传统的分类方法不再适用,因此研究快速、精确及稳定的数据流挖掘方法和系统具有较高的理论和应用价值;文章研究了基于频度的概念漂移中低频概念对分类时空性能的影响,提出了对其中的低频概念进行消减的算法,实验表明LFCR算法比RePro算法有更好的分类性能。     

基于混合遗传算法的投资组合优化改进模型研究

证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题.本文在马克维茨投资组合的均值一方差模型框架下,提出改进的证券投资组合优化模型,即以VAR作为风险度量工具和以RAROC作为目标优化函数的投资组合优化模型.从理论上讲该模型更符合投资工具的风险收益规律,同时采用遗传算法求解也保证了该模型在投资实践中应用的有效性.该模型和求解方法的有效性在上证A股市场的实证研究中得到了验证.