SemTrust ： A Semantic Reputation System in P2P.Based Semantic Web

0 IntroductionThe goal of Semantic Webis to build a web of meaning.Semantic Web will consist of a distributed environmentof shared andinteroperable ontologies ,which have emerged ascommonformalisms for knowledge representation.It is prom-isingto combine P2P networks with Semantic Web technolo-gy. On one hand,P2P networks can help semantic web withsharing knowledge;onthe other hand,P2P networks use thesemantic concept to query routing and efficient content-basedlocation. However ,evenafter…     

双枝模糊集的内、外积及相似性度量

给出了双枝模糊集内积、外积的概念并讨论了它们的性质，从双枝模糊集内积、外积出发定义了双枝模糊集的相似性度量，并进一步给出双枝模糊集相似度的几个公式.     

露天矿排土场植被恢复过程中种群生态位特征

研究了阜新新邱露天矿排土场植被恢复过程中主要种群的生态位特征,结果表明:(1)在本研究区域内,猪毛菜(Artemisia scoparia)的生态位宽度最大,对资源的利用能力最强,对环境的适应性也是最强的。与伴生物种的重叠值也是很高的。但并没有出现明确的关系。(2)黄花蒿(Artemisia annua)与羊草(Aneurolepidium chinese),蒙古蒿(Artemisia mongolia)与早熟禾(Poa annua)之间的生态位重叠最高,说明它们对空间资源的利用效率比较高,能充分的利用资源。(3)猪毛菜(Artemisia scoparia)、黄花蒿(Artemisia annua)、蒙古蒿(Artemisia mongolia)同属于菊科草本植物,对环境的生存条件比较相似,所以它们存在较强的竞争关系。这些结论有助于了解生态恢复中的种群生态适应性。     

基于相似性的关联规则启发式发现

找出众多关联规则中用户感兴趣的关联规则,除靠最小支持度和最小可信度外,把相似性计算融合到通过剪枝选出用户感兴趣规则的模板理论中.提出一种基于相似性的关联规则启发式发现方法.该方法有效地解决了模板理论中的由于描述模糊而导致的不合理剪枝的问题.     

四元数矩阵的右特征值相似类

将四元数矩阵的右特征值进行了一种分类 ,并研究了这种分类的基本结构     

图半群中的相似性

首次在图半群中应用群作用的方法，研究了图自同态的（左、右）相似以及强自同态半群中格林类的（左、右）相似，讨论了（左、右）相似的基本性质，得出了（左、右）相似类长及类数的公式。     

基于SVD的二次型距离相似索引层次算法

大容量多媒体数据库的基于内容相似性的检索本质上是高维特征空间中一定距离函数的 K近邻问题。对适合人类视觉的二次型距离函数 ,即使采用相似索引 ,当特征空间维数较高时检索仍不能保证实时性。为了解决此问题 ,提出基于 SVD(Singular Value Decomposition)的二次型距离相似索引层次算法 ,先以相似索引为基础在主导特征的子空间上进行代价低的近似检索 ,再对过滤结果在高维特征空间中进行线性的精确检索。实验证明 :该方法具有正确性、有效性和实时性     

一种高效混合遗传算法

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等问题，将传统的单纯形搜索算法与遗传算相结合，提出了一种混合遗传算法，并在算法中增加了小生境淘汰运算和加速循环操作，典型测试函数数值算例验证表明，主方法不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，而且计算速度和计算精度都有显著提高。     

广义扩散问题的相似解

证明了初边值问题 u/t=(k(u)|u|~(M-1)u),在[R~N\{0}]×(0,+∞)内,N≥1, u(x,0)=0,当|x|>0, u(0,t)=B>0,当t>0, u(x,t)→0,当t>0且|x|→∞,在M>N—1,K(u)连续且正时,对正数B存在非负连续相似解u(x,t).     

Integrated semantic similarity model based on ontology

To solve the problem of the inadequacy of semantic processing in the intelligent question answering system. an integrated semantic similarity model which calculates the semantic similarity using the geometric distance and informarion content is presented in this paper. With the help of interrelationship between concepts, the information content ofconcepts and the strength of the edges in the ontology network. we can calculate the semantic similarity between two concepts and provide information for the further calculation of the semantic similarity between user‘s question and answers in knowlegdge base. The results of the experiments on the prototype have shown that the semantic problem in natural language processing can also be solved with the help of the knowledge and the abundant semantic information in ontology. More than 90% accuracy with less than 50 ms average searching time in the intelligent question answering prototype system based on ontology has been reached. The result is vety satisfied.