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由于目前tableau算法在判断概念可满足性时会产生大量的描述重复(因而浪费了很多空间),针对描述逻辑语言ALCN提出了一种基于子句重构的tableau增强方式.该增强方式对概念描述先构建一个析取范式,并只保留其中的一个合取子句,然后用这个获得的最简的概念合取子句去取代传统tableau算法构建的完整树的结点标记中的子概念集(这个过程根据需要可重复多次).由于避免了传统tableau算法因∩-,∪-规则所带来的大量的概念描述重复,这种增强方式在空间性能上有了非常大的改善.通过例子示范了这种增强方式的运用及其在空间性能上的改善程度.结果表明,这种改善是相当明显的. 相似文献
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在通过自治式服务协同来实现VO的按需动态组建和自主演化过程中,为了解决因自治个体行为难以预测和控制而导致的协同效应"可信"危机问题,提出通过制定包含社交结构和行为规范的E机构来调控Agent行为去解决"可信"危机.为了构建E机构,采用了国际通用电子商务描述规范ebXML技术来描述E机构.实验表明,通过ebXML技术来描述和构建的E机构,不仅可以有效地调控Agent行为,而且能有效调控Agent封装的互联网服务. 相似文献
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Meta-information generation in distributed information system 总被引:2,自引:0,他引:2
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通用本体学习框架研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种通用本体学习框架GOLF,通过对网络上各专业领域web文档集进行挖掘来实现本体自动构建,讨论了本体学习中本体概念的抽取、概念之间语义关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术,通过实验对算法进行了测试,并对本体评价方法进行了探讨.由于集成了多种机器学习算法,该方法在概念抽取和语义关系学习方面具有更高的准确性.采用通用本体WordNet和HowNet作为语料库,它可适用于不同的专业领域.同时,通过按需获取web文档,该方法能实时生成本体. 相似文献
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基于RDF的异构信息语义集成研究 总被引:6,自引:2,他引:4
建立Web信息源集成系统的目的是为用户提供多异构信息源的统一查询机制 ,让用户像使用一个大数据库一样 ,用统一的方式使用来自不同数据源的各种数据。本文提出的结构旨在开发数据语义 ,以对集成的异构信息源提供一个连贯的、有意义的视图。本结构为确保模块性分成五个独立层 ,并对每一层提供定义、要求和接口。相对数据仓库而言 ,它的数据更有利于松散型检索式。该结构的创新之处在于把语义驱动和按需驱动检索的方式结合起来。这种方式既带来许多优点 ,也包括许多挑战 ,这些我们都与该结构的底层模型RDF进行对比讨论 相似文献
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