發(fā)布時間：2018-05-22 12:30

  本文選題：粒計算 + 本體學習　； 參考：《計算機工程與應用》2017年01期

【摘要】：粒計算的核心是粒子、粒層和粒結構。應用粒計算思想和本體論模型定義了本體粒和相容粒概念,給出了計算本體粒集和本體樹的生成算法。該算法通過相容類產生初始本體粒集,應用本體粒的內涵分量IG擴展其他本體粒,最后聯(lián)合關系分量RG和本體粒的關系構建本體粒集的格分層結構,借助加權樹思想生成本體的概念樹模型。經過中醫(yī)喘證本體的實證研究,說明算法正確高效,為本體學習提供了很好的技術途徑。
[Abstract]:The core of particle computing is particle, granular layer and grain structure. The concepts of ontology particle and compatible grain are defined by using the idea of granular computing and ontology model, and the algorithm of generating computational ontology particle set and ontology tree is given. In this algorithm, the initial ontology grains are generated by compatible classes, and other ontology grains are extended by using the connotation component IG of ontology grains. Finally, the lattice hierarchical structure of ontology grains is constructed by combining the relationship between relational components RG and ontology grains. The concept tree model of ontology is generated by the idea of weighted tree. Through the empirical study of TCM wheezing syndrome ontology, it shows that the algorithm is correct and efficient, and provides a good technical approach for ontology learning.
【作者單位】： 華北理工大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61370168) 河北省自然科學基金(No.F2014209238)
【分類號】：TP18

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本文編號：1922088