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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文檔簡介

1、語義網(wǎng)是萬維網(wǎng)的一個擴(kuò)展,用機(jī)器可理解的方式來描述信息,為了解決當(dāng)前萬維網(wǎng)缺乏語義的問題。語義網(wǎng)中用本體來描述信息,表達(dá)概念以及概念之間的關(guān)系。由于現(xiàn)實(shí)世界的信息往往是不精確的,本文把模糊性和本體結(jié)合起來,以模糊本體為研究對象,將更準(zhǔn)確的表示現(xiàn)實(shí)世界中的信息。在構(gòu)建本體時,由于開發(fā)團(tuán)隊(duì)的不同、對領(lǐng)域知識的理解不同等原因會造成本體異構(gòu),為了解決本體異構(gòu)、實(shí)現(xiàn)資源的共享和重用,需要進(jìn)行本體集成,本體合并是本體集成的一種最有效的方式。

2、   然而本體在概念的外延和內(nèi)涵方面揭示的還不夠深,對概念的表達(dá)深度不夠,形式概念分析可以更好地表達(dá)概念以及概念之間的關(guān)系,但是在編碼以及推理等方面還很不足,因此把本體和形式概念分析結(jié)合起來可以更好的表達(dá)知識,提高語義表達(dá)能力。本文將模糊本體和模糊形式概念分析相結(jié)合,提出了一種基于模糊概念格膠合的模糊本體合并方法。
   首先將模糊本體對應(yīng)轉(zhuǎn)換成模糊概念格,然后在此概念格上進(jìn)行膠合等操作,最終達(dá)到模糊本體合并目的。有時候構(gòu)建的

3、本體十分龐大,因此需要將本體模塊化成一些高內(nèi)聚低耦合的模塊,以實(shí)現(xiàn)本體知識的活化,更好地實(shí)現(xiàn)共享和重用,本文提出了一種概念格分塊方法,對應(yīng)生成模塊化的本體。對模塊化后的概念格進(jìn)行膠合,分別計(jì)算了概念節(jié)點(diǎn)的詞義相似度、詞結(jié)構(gòu)相似度和格相似度,然后將其融合,使得合并的準(zhǔn)確率更高。根據(jù)本體的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于MongoDB的模糊本體存儲方法,MongoDB是一款基于文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫,沒有模式的概念,可以很方便的存儲對象結(jié)構(gòu)的信息,

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