2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、分類號:TP301單位代碼:10364密級:學(xué)號:12720624安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)位論文農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識云維度優(yōu)選方法研究ResearchonCloudDimensionOptimizationMethodofAgriculturalOntologyKnowledge研究生:趙會園指導(dǎo)教師:李紹穩(wěn)申請學(xué)位類別:工學(xué)碩士專業(yè)名稱:計算機應(yīng)用技術(shù)研究方向:人工智能及應(yīng)用所在學(xué)院:信息與計算機學(xué)院答辯委員會主席:2015年6月摘要本

2、體——共享概念的明確的形式化規(guī)范說明,近年來受到信息科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者的普遍親睞,被廣泛應(yīng)用于知識工程、信息處理、自然語言理解及語義Web中。本體可以實現(xiàn)知識的共享和重用,使得計算機對信息的理解上升到語義層次,并能在一定程度上解決語義異構(gòu)問題。然而,現(xiàn)有的領(lǐng)域本體構(gòu)建技術(shù),無法形式化表達領(lǐng)域知識存在的不確定性。因此,為了構(gòu)建出更加客觀、準(zhǔn)確、有效的本體模型,有必要研究領(lǐng)域不確定性本體知識的形式化表達的理論和模型。本研究針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不確定性本體

3、知識建模中,存在的屬性冗余和不確定性的形式化表示問題,重點解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域云本體建模中的兩個關(guān)鍵問題——農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的云維度優(yōu)選問題,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的云表示問題,提出了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識云維度優(yōu)選的理論和方法,并開發(fā)了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的云維度優(yōu)選原型系統(tǒng)。論文研究的主要內(nèi)容及取得的成果如下:①研究了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的云維度優(yōu)選方法。設(shè)計了一種混合模型用來實現(xiàn)云維度的優(yōu)選。該模型使用聚類算法為屬性數(shù)據(jù)加類別標(biāo)簽,以簡化的相關(guān)冗余分析(Fi

4、lterModel)策略對屬性進行排序,形成屬性有序序列,再以有序序列生成屬性子集,進行子集分類有效性測試(WrapperModel),選取分類效果最好的子集,即為有效的云維度信息,實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的屬性數(shù)據(jù)的特征選擇。并且,模型采用了初始聚類中心優(yōu)化準(zhǔn)則,確定最佳聚類數(shù)的DBindex準(zhǔn)則,進一步增強了穩(wěn)定性。②提出了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的云表示方法。該方法基于云變換算法提取農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體概念,概念合并算法獲得概念的層次關(guān)系,實現(xiàn)不確

5、定性本體知識屬性數(shù)據(jù)的云表示。并對傳統(tǒng)云變換算法中熵的估算步驟過于復(fù)雜的問題進行了優(yōu)化,提高了算法的效率。最后,以黃山地區(qū)茶園氣象數(shù)據(jù)為例,驗證了方法的可行性。③開發(fā)了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識云維度優(yōu)選原型系統(tǒng)?;贛atlab平臺,開發(fā)了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識云維度優(yōu)選原型系統(tǒng),實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識的云維度優(yōu)選和云表示功能,即完成了從農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)空間到特征空間再到概念空間的轉(zhuǎn)化,并以實例驗證了研究中所提出方法和技術(shù)的有效性。論文研究成果對于農(nóng)業(yè)領(lǐng)

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