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1.
针对本体系统中,知识的表现形式有限,OWL本身无法建立一般领域的规则,导致很多存在于社会关系本体中的隐含关系信息尚待挖掘的问题,将推理系统中的本体和规则相互分离,在社会关系领域本体的基础上,构建一系列SWRL规则以进行隐含关系的自动挖掘。在实验中,共定义22条关系规则,推理得出50条新的公理,由此进行社会关系本体的自动更新。  相似文献   
2.
基于本体与规则的语义推理研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决本体相关概念的共享和信息集成,发现本体间的语义关联,提出了本体与规则整合下的语义推理模型ORRM,构建了家庭本体FO。将推理集中在两个不同层次,第一层的推理使用Racer推理机进行描述逻辑的推理,检测本体的冲突。第二层使用本体中表示的概念和属性制定成员规则库,采用基于XML的SWRL呈现规则和Jess推理引擎,增加了本体概念问语义的关联。该模型在本体中引入规则表示,弥补了OWL DL在推理机制上的不足,推导出的新本体在原本体的基础上实现了本体成员间隐含关系的语义推理,完善了本体知识库的内容。在语义Web领域,该模型的应用能够提高本体知识的利用率。  相似文献   
3.
倪萍  陆宇宏 《现代情报》2012,32(6):131-138
针对目前中医领域知识共享的现状,结合对中医方剂领域知识特点的分析,采用骨架法构建基于OWL语言的方剂本体模型。并以中医诊断和开方为应用场景,提出基于SWRL规则结合Jess推理引擎的方法,尝试中医领域本体的语义推理。  相似文献   
4.
概率推理技术难以有效解决突发事件链知识表达和演化推理问题。以地震事件链为例,分析了突发事件链演化机理,通过定义最小粒度的原子突发事件将不确定性推理转化为确定性推理;尝试综合运用本体、SWRL和Jess等技术,提出基于SWRL的突发事件链式演化推理框架;从原子事件、承灾体两个相互作用的事件链要素出发,构建事件链本体;以承灾体的输入输出状态属性为核心推理要素,提取和构建原子事件间基于SWRL的触发规则;通过实验证明了该方法的有效性。  相似文献   
5.
基于SWRL的鳜鱼疾病诊断知识表示与语义推理实现   总被引:3,自引:0,他引:3  
专家系统中的计算机推理技术不能有效的解决推理问题,使得专家系统的智能化推理问题一直得不到有效的解决,语义网中本体和语义推理等相关技术的研究为推理搭建了完整的应用技术结构,SWRL与本体提供了完整的概念定义和概念组织关系,从而实现了语义层次上的智能推理.针对鳜鱼疾病的诊断特点,本文构建了鳜鱼诊断概念本体与SWRL推理规则,并在此基础上运用Jess推理引擎实现了鳜鱼疾病诊断的应用模型,为鱼病诊断专家系统建立高智能、可共享与复用的诊断推理规则库提供了参考,同时也为基于语义的鱼病诊断专家系统提供了推理应用模型.  相似文献   
6.
基于SWRL推理机制的心电图本体设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
将语义网规则语言SWRL和推理引擎JESS结合起来,通过对本体概念及其属性的分析,能够判定出本体概念之间隐含的语义关系,从而进行知识发现.利用Protege 3.4 制作心电图本体,基于SWRL推理机制建立心电图各波型、波段不同值组合的规则,将SWRL规则导入到JESS推理引擎中进行推理,最后将推理产生的新信息再写入心电图本体中,具有推理功能的心电图本体可用以解决心电图智能诊断问题,并为构建心电图专家系统打下基础,该方法为本体在专业领域的应用进行了有益探索.  相似文献   
7.
本体推理在知识检索中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍本体在知识检索中的作用,对语义网规则语言(SWRL)和Protégé-OWL API的使用进行详细介绍,利用Protégé-OWL API和SWRL实现本体概念的推理操作。通过领域本体进行实验,对结果进行分析,为进一步应用提供参考。  相似文献   
8.
对排课问题进行了描述,给出了解决排课问题的多种排课方法,并且对这些排课方法进行了分析和比较。在排课模型中运用本体知识创建了OWL排课本体,运用本体映射方法达到数据的同步,运用SWRL语法对本体进行约束,运用规则推理引擎JESS进行推理,结合排课算法给出了整体的排课模型架构。  相似文献   
9.
从检索图书馆读者借阅记录入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和聚类分析,并依据获得的借阅兴趣类目构建读者阅读兴趣本体模型。使用SWRL规则描述语言构造推理规则,在Jess推理引擎中进行推理,实现读者阅读兴趣本体模型的动态更新。通过程序测试表明:挖掘流通数据、建立读者阅读兴趣本体模型、利用关系数据库数据和推理方法动态更新本体,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。  相似文献   
10.
从检索图书馆读者借阅记录入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和聚类分析,并依据获得的借阅兴趣类目构建读者阅读兴趣本体模型。使用SWRL规则描述语言构造推理规则,在Jess推理引擎中进行推理,实现读者阅读兴趣本体模型的动态更新。通过程序测试表明:挖掘流通数据、建立读者阅读兴趣本体模型、利用关系数据库数据和推理方法动态更新本体,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。  相似文献   
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