基于学习对象的知识网

对于互联网上数量庞大的学习资源,教学人员和学习者需要快速搜索到所需的资源,并直接使用这些资源,组合成符合自己教学或学习目的的学习课件.基于IEEE LOM模型,运用元数据和学习对象方法实现了一个学习资源共享的集成环境,来支持知识资源发布、知识网创建和适应性学习路径的生成.一方面,利用元数据标记学习资源,支持学习资源快速查找和准确反馈;另一方面,使用学习对象方法,可以支持重用学习资源,并根据学习需要快速构建知识网.     

基于本体的共享内容对象参考模型语义化

从语义的角度出发探讨如何利用本体实现对共享内容对象参考模型（SCORM）的语义化,使得SCORM标准既能实现资源的标准化又能满足教学的智能化,同时使得SCORM标准可以适应未来语义网络的需求,扩展SCORM标准的应用前景.     

一种从关系数据库学习OWL本体的方法

提出了一种从关系数据库学习OWL本体的方法.该方法在形式化表示关系数据库模式和OWL本体的基础上,遵循从关系数据库模式到OWL本体的一组通用映射规则.基于Java 2平台的原型工具实现和案例研究证明了该方法的有效性.     

基于元数据的网络远程教育资源管理系统

分析了远程教育资源建设的发展趋势，为适应未来资源建设的需要，提出一种资源管理系统结构。通过提取和管理元数据，实现对各种教育资源的获取，从而更多地利用网上资源。     

基于元数据的教育资源领域本体的研究与构建

在教育领域,Web越来越成为人们获取知识和交流信息的主要平台.语义Web的思想就是利用元数据语言对网络信息资源的内容进行语义上的描述,从而使计算机实现更高层的、基于知识的智能应用.文章结合高校的教育资源建设现状,引入基于螺旋模型原型方法作为教育资源领域本体的构建方法,初步构建了教育资源领域本体.为实现教育资源在语义层的应用,做出了探索性的工作.     

基于二维表的对象存储元数据管理

大多数存储系统采用Hash算法或目录子树分区算法来实现元数据在元数据集群内的存储,但是上述算法在元数据修改、删除等操作时系统开销较大,严重影响了系统的性能。文章通过引入二维表存储元数据信息,提出了一种新的存储策略。该策略通过使用二维表、数据库存储过程和特定的递归算法实现了元数据存储。实验结果证明该策略具有良好的存储性能。     

基于本体的可进化学习对象设计

学习对象规范代表并引导着学习对象的发展方向。从IMS Common Cartridge数字化学习内容封装规范及LETSI通用核心模型Core SCORM来看,学习对象呈现出分布式共享、细粒度重用、对生成性信息自动聚合等发展趋势。基于这种趋势,提出了可进化学习对象。本文对可进化学习对象的结构及特性进行了分析,采用本体作为其语义信息表示的通用框架,借助于OWL描述,设计了可进化学习对象自然生长、聚合、裂变的进化模型,为异构信息系统中ELO互操作提供了理论依据。     

基于对象的本体知识库设计研究

本体(Ontology)是一种对"存在"的系统化解释。将本体的概念和思想用于计算机领域,可用本体描述应用领域中的术语和术语之间的关系以及构成术语及术语间关系的规则(知识)。鉴于确定问题空间的实体较确定问题空间的知识要容易、简单。因此,文章提出了基于对象的本体知识库设计方法。     

面向高校多源异构数据环境的元数据集成方法

高校信息化建设已由各类应用开发为主的数字化校园阶段发展到以系统整合为主的智慧校园阶段,当前工作难点在于多源异构数据集成的存储成本、传输成本均较高,且对网络带宽有很高的要求.考虑使用本体和元数据所蕴含的丰富语义信息可以极大降低数据集成成本,提出了一种面向高校多源异构数据环境的元数据集成方法.该方法首先构建局部本体,在局部本体基础上生成高校领域本体,同时抽取局部元数据;然后在高校领域本体的指导下对局部元数据进行集成,得到全局元数据;最后,在高校实际环境中进行了实例分析.分析结果表明所提方法切实可行,用元数据集成替代数据集成能够避免大量数据的存储和传输,有效降低数据集成的成本.     

面向对象方法在元数据研究中的应用

面向对象设计技术,将元数据标准中的元数据子集、元数据实体和元数据元素抽象为面向对象中的对象类和属性,将元数据管理中涉及的对象抽象为对象类,提出了元数据标准和元数据管理的对象模型.这种设计理念增强了元数据标准之间的兼容性、元数据管理的可扩展性及代码重用.     

基于学习对象的课程构建

在学习对象概念的基础上,结合学习资源构建标准提出了一种课程构建思想。并深入讨论可重用学习对象(RLO)在课程设计中的运用以及内部元素构建原则,为课程设计开发人员提供一个基于学习对象的模板进行教学课程设计开发。学习对象构件可相互组合并快速更新,提高了课程的重用性。     

标注工具中OWL本体编辑功能的实现研究

基于本体的语义标注工具使用已有本体在Web页面中插入语义元数据信息,从而使Web页的内容机器可识别,是将现有Web提升为语义Web的有效方法之一.大多数标注工具仅支持使用已存在的本体词汇来标注Web页,不具备标注过程中新建本体或在已有本体中添加新词汇从而补充标注词汇的本体编辑功能.针对语义标注中的本体编辑功能的特点及存在问题进行研究,并从实现的角度对OWL本体编辑进行讨论.     

基于在线多示例学习的协同训练目标跟踪算法

为解决把多示例学习应用到目标跟踪算法而导致的误差积累问题, 结合协同训练方法, 提出一种新的目标跟踪算法。该算法利用协同训练克服分类器自训练带来的误差积累, 同时在线多示例学习提高了跟踪效果的鲁棒性。将跟踪结果中心与理想目标位置中心的误差作为评价标准, 在标准视频序列上将跟踪结果与半监督学习跟踪算法和传统多示例学习跟踪算法进行对比。实验结果表明, 该方法在背景光照变化、目标旋转等复杂条件下, 可很好地跟踪目标, 具有较好的鲁棒性。     

OWL本体查询技术研究

通过基于本体工程API的本体查询技术的研究,给出了一种基于Jena的、支持OWL Lite本体查询的原型工具OWL-QS的设计与实现技术.该技术给出了本体解析、本体信息可视化、本体元素(类、属性和个体)查询等功能的处理流程和实现方法.应用研究表明:OWL-QS实现的功能是有效的;基于当前开源本体API(如Jena)实现OWL本体查询是可行的.     

基于学习对象的移动学习资源设计

学习资源是学习有效开展的前提条件。随着研究的不断深入,移动学习必然会打破各自为政的资源设计与开发模式,可重用、可共享的资源构件将成为首选。通过剖析影响移动学习内容传递的因素,提出了基于学习对象设计移动学习资源的构想,并根据移动学习特征对"学习对象"的组成、粒度、重用性进行了探讨。     

基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究

随着网络上的本体越来越多,为了实现不同本体间的知识重用和共享,需要在本体间建立映射。而建立映射的关键在于找到概念相同或相近的实体对。借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了基于OWL构词所描述的本体概念相似度计算方法,该方法充分考虑了概念本身、概念属性、概念所处的层次结构和概念的OWL语义四个方面的语义相似度。