一个基于语义模块的交互式本体匹配框架

本体匹配是用来解决异质本体间互操作问题的一种技术手段。目前,大多数关于本体匹配的研究都集中在了如何提高匹配结果的质量上。然而,一方面,在许多情况下,匹配结果的正确与否直接依赖于用户的判断,另一方面,由于一些描述现实世界的本体十分庞大,匹配工具往往不能及时为用户提供可供确认的匹配对。为此,提出了一种基于语义模块的交互式本体匹配框架。借助信息论的相关知识,将本体聚类成语义模块。用户利用模块核心结点信息对模块的内容进行推断,从而将大规模的本体匹配任务转换为数个规模较小的语义模块间的匹配任务。通过合理地增大用户在匹配过程中的作用,试图在保证匹配质量的同时提高匹配效率。已获得的实验结果表明该方法能显著提高本体匹配任务的效率。

递归神经网络的模糊随机学习算法

提出了一种新的基于模糊逻辑的Alopex学习算法 (FLA)。FLA算法利用模糊逻辑推理实时获得适应于学习过程的适当的算法修正值 ,克服了Alopex算法中修正值固定不变的缺点 ,使得随机学习过程在速度、精度和稳定性之间获得平衡。将该算法应用于神经网络的训练 ,可以无需神经网络的梯度信息和结构信息 ,因此可以用于具有各种结构特性的递归神经网络的学习。在本文给出的仿真实验中 ,采用FLA算法实现带输出反馈的递归神经网络对动态系统的学习过程。

基于信息理论的启发式本体匹配框架

介绍了一种新的半自动的启发式本体匹配框架的设计和实现。系统利用人类专家在前期确定的高精度锚匹配对(Anchor Pairs),根据启发式规则对系统计算出来的匹配候选对的相似度进行修正。已设计并实现了基于信息理论的启发式本体匹配框架IHOMF(Information theory based Heuristic Ontology Matching Framework)。该框架较好地平衡了复杂语义匹配和繁重的人类劳动之间的矛盾,在实验数据集上获得了较好的结果。

基于样本划分的启发式遗传BP算法

遗传算法作为一种模拟生物遗传进化过程的随机搜索算法 ,具有并行和全局搜索能力、不要求函数可导等特点 ,在神经网络学习中得到广泛应用 .合理选择初始群体和控制搜索的盲目性 ,有利于提高算法的效率 .为此 ,提出了一种新的神经网络学习算法———基于样本划分的启发式遗传BP算法 .该方法对神经网络学习样本进行划分 ,形成样本子集 .初始群体通过在样本集类上训练神经网络而获得 .这些初始网络中包含了关于样本子集的有用信息 ,根据模式定理 ,能通过遗传算法保留和加强 .此外 ,提出并证明了关于样本集类及其BP训练的几个代数性质 ,结合子空间划分进行启发式搜索 ,以克服搜索的盲目性 .对上述方法进行仿真实验 ,迭代次数和误差较小 。

基于层叠条件随机场的中文病历命名实体识别

提出了一种基于层叠条件随机场的中文病历命名实体识别新方法,该方法在第一层条件随机场模型中实现对病历中身体基本部位或组织和基本疾病名称的识别,将识别结果传递到第二层条件随机场模型(Conditional Random Field,CRF),同时定义一个由词性和实体特征结合而成的组合特征,与字符特征、词边界特征及上下文特征共同作为第二层CRF模型的特征集,为疾病名称和临床症状两类命名实体的识别提供决策支持。在利用CRF++进行的开放测试中,本文模型相比于无自定义组合特征的层叠CRF模型,F值提高了3%;相比于单层CRF模型,F值提高了7%,总体性能有显著提高。

多核学习矩阵化最小二乘支持向量机算法及肺结节识别

针对传统肺结节识别中对感兴趣区域(ROI)进行特征计算时造成的一些隐含结构信息丢失的问题,提出了矩阵输入模式的多核学习矩阵化最小二乘支持向量机识别算法(MKLMatLSSVM)。该算法将多核方法与矩阵化最小二乘支持向量机(MatLSSVM)相结合,继承了二者优点,涵盖了多种类型的核。为验证算法的有效性,将其应用于肺结节识别。实验采用20个患者的CT图像,提取的ROI中含80个结节及190个假阳。结果表明,MKL-MatLSSVM算法在使用混合核及RBF核时,能兼顾敏感度、准确度和特异度指标,且其接收者操作特征(ROC)曲线下面积均可达到0.96以上,优于先前两种包括MatLSSVM在内的支持向量机(SVM)算法。

基于机器视觉的凹版印刷机位置控制及产品检测

介绍一种凹版印刷机计算机图像检测和位置控制系统,利用彩色边缘检测等方法对在线印刷品的图像进行实时图像处理和分析,可动态或静态显示在线印刷品图像,并得到与产品图像质量相关的参数,以此检测产品的质量;并利用各色之间的对版误差,通过伺服电机进行实时位置校正.

面向文本的本体学习研究概述

对本体(ontology)的研究在计算机领域变得越来越广泛,但手工构造本体是一项繁琐而辛苦的任务,还会导致知识获取瓶颈。本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的(半)自动构建。本体的学习可以面向文本、知识库、结构化数据、半结构化数据和无结构数据。本文主要介绍了面向文本的本体学习,并对其中的学习内容、学习方法、学习工具、学习过程和系统评价等关键技术进行了说明,特别介绍了学习方法中的基于统计的方法、词汇句法模式法和形式概念分析法并对其优缺点做了简单的分析。

一种本体学习中分类关系提取方法的研究

本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的自动半自动构建,可解决本体手工构建的不足。根据本体学习目前的研究现状,提出了一种从文本中半自动获取本体中分类关系的实现,讨论了本体学习中概念抽取和概念间分类关系抽取等关键技术。实现了本体中分类关系提取,对于非分类关系的提取还有待研究。

基于FAM的模糊神经控制器的研究

根据模糊联想记忆(FAM)理论,提出了预解模糊FAM原理,给出了预解模糊FAM和一般FAM的等价性的构造性证明。为了提高FAM推理过程的自适应能力,将神经网络应用于预解模糊FAM推理,提出了一种新的智能控制器——FAM神经控制器(FAMNC),以小车倒立摆为控制对象进行了仿真研究,表明了所提方法的可行性。

空调系统多工况智能控制

本文分析了空调系统的组成与控制环节，针对空调系统全年节能运行工况分区，提出了基于自动化和产生式规则的多工况控制型和系统控制结构。

故障诊断技术及其在暖通空调系统中的应用与发展

介绍动态系统故障诊断常用的几种方法及其在暖通空调领域的应用现状 ,重点阐述基于参数估计的方法的原理 ,分析在这一领域有待解决的问题和可能的发展方向。

石灰炉在线监测及炉况诊断系统的开发与应用

针对某氧化铝厂φ4×21m石灰竖炉,根据生产工艺分析及现场操作经验,开发了石灰炉实时监测系统,利用在线和离线检测的各种参数及炉内过程数值仿真的结果,应用产生式规则建立了石灰炉炉况诊断专家知识库并开发了实时炉况诊断专家系统,为实现石灰炉生产操作的自动化及优化控制创造了条件。

锯齿形低肋管冷凝换热机理分析及实验研究

本文对锯齿形低肋管强化冷凝换热机理进行了分析,提出了锯齿形低肋管强化冷凝换热的“周向效应”,导出了包括“周向效应”和锯齿外缘周长影响的表面张力作用公式和包括锯齿影响的存积角公式,提出了肋形准则。通过对四种锯齿管以R11为工质的实验得出了锯齿形低肋管汽侧冷凝换热的准则方程式,其计算值同实验值相差在±10％以内。

基于隐含主题和语义树的医学文本自动批注

针对医学文本缺乏可量化数据结构,基于关键词模型的文本处理方法不适用的问题,在研究词之间潜在语义关联和关键词树结构的基础上,构造了一种基于潜在语义树的语义分析模型用于医学文本的数据挖掘。进一步地将隐含主题与潜在语义的研究相关联,设计出一种基于潜在狄利克雷分配和潜在语义树模型的文本处理方法,可针对不同类型的医学文本生成有一定可读性的自动批注。该方法形成的自动批注主观性低,其准确度和可读性均高于关键词模型的处理结果,可辅助医生进行医学文本的批注和分类,从而减轻其工作量。程序结果表明,该方法目前可应用于对医学图像所见形成诊断意见、对病人病历进行摘要形成和对病症描述给出对症处方等方面,批注的语义匹配度可达67.7%,文本的平均可读性为60.02%。

用自然语言处理改进问答系统的研究和实现

问答系统是当前人工智能应用的一个重要领域,而传统的基于模式匹配方法的问答系统具有很大的局限性。该文研究了基于HMM模型、图句法分析、词典和规则的自然语言处理算法。将这些算法应用到问答系统中,扩展了对话管理模块,对用户的自然语言进行语义分析,从而实现对话的语义块识别、主题识别和对话信息提取,提高了系统对复杂用户输入的处理能力,克服了传统方法的不足,并使用Java实现了一个实验系统。

基于内容粘合性的邮件分类

电子邮件分类一般采用向量空间模型来表示邮件,但是该模型只是基于独立词在邮件内容中出现的频率来建立的,而并未考虑邮件的结构特征,从而使得特征向量不能准确地表示邮件的内容。针对目前向量空间模型出现的这种缺陷,文中将粘合性衡量方法提取n-gram的思想运用于文本表示当中,对词的权重进行赋值,并以此模型设计了一个邮件分类系统,由于粘合性方法考虑到了邮件的结构特征,实例证明,这种方法能够提高系统的分类精确度。

基于改进向量空间模型的邮件分类

基于内容的邮件分类一般采用向量空间模型来表示邮件,该模型只是基于独立词在邮件内容中出现的频率来建立的,而并未考虑邮件的结构特征和词所在的上下文环境,这使得特征向量不能准确地表示邮件的内容,从而导致分类不够准确。文中提出了改进的向量空间模型,针对邮件特有的结构,以段落为分块单位,通过分析段落间的关系和段落中的内容来更改特征词的权重。以此模型设计了一个邮件分类系统,并对该系统进行了测试和结果分析。

OA系统与ERP系统集成的方案及分析

一、OA系统与ERP系统集成方案的确定 在本文涉及的某国有大型企业的业务活动中，经常有些业务是贯穿ERP和OA两个系统的。比如采购流程和销售流程：采购／销售申请生成、采购／销售定单生成、采购验收单／销售出库单生成是在ERP系统进行：采购单申批、入库准备单流转在OA系统进行。将两个系统集成，ERP的实施效果可以事半功倍。

基于Ontology的信息检索研究

探讨Ontology在信息检索中的应用,利用Ontology中拥有的领域知识,提高检索系统对文档语义和用户意图理解,从而提高检索效率。