一种基于向量空间模型的模糊本体映射方法

为了实现异构模糊本体之间的知识共享和重用等语义互操作,需要为它们建立映射关系,为此提出了一种新的模糊本体映射方法 VSM-FR(vector space model based on fuzzy relation)。VSM-FR方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量,这样模糊概念之间的相似度就可以通过向量运算的方法来获得;最后为相似度大于给定阈值的模糊概念对建立映射关系。附带的实例也充分地证明了VSM-FR方法在处理模糊本体映射时的可行性和有效性。

基于两层向量空间模型和模糊FCA本体学习方法

本体是WWW进化为语义Web版本的瓶颈,手工构造本体费时费力,本体学习技术使得在文本中自动构造本体成为可能,但存在通用性差和准确性低等问题.提出以面向对象思想的分析方法为基础,把传统的单层文本向量空间模型(VSM)改进为2层向量空间模型(double vector space model,D-VSM),该模型不仅具有属性特性,而且还具有很强的关系特性.在此模型的基础上,引入模糊形式概念分析(fuzzy formal concept analysis,FFCA)本体学习技术.该技术充分考虑D-VSM模型中的数据分布特点,较好地解决本体学习通用性、本体关系获取等问题.基于上述方法实现一个本体学习工具,为本体的(半)自动构造提供有力的支持.

基于水资源空间均衡的“四水四定”调控模型构建

为实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控,创建了一套完整严谨、可动态调控的“四水四定”模型体系。通过模糊信息粒化窗口的支持向量机模型预测区域未来总用水量,利用基于时间序列相似性分析的自回归支持向量机模型预测区域未来分用水量,并对两类数据进行不确定性分析;构建了复杂回归函数对各类用水指标进行情景预测,经统计检验后将其作为当前用水模式下未来用水指标;构建了“四水四定”水资源承载力模型和水资源空间均衡模型,基于未来总用水量、未来各分用水量、未来用水指标,选用水资源负载系数、用水效益和水土资源匹配系数3个指标,结合基尼系数量化水资源空间均衡度,分析当前用水模式下未来水资源均衡度;构建了最优化模型,以最小化基尼系数为目标函数调整未来用水模式,实现水资源动态调控。所创建的模型体系可以实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控。

基于混合高斯模型和空间模糊度的支持向量机算法研究

在提升支持向量机分类算法精度的问题上,提出了一种基于混合高斯模型和空间模糊度的支持向量机算法。该算法通过采用多维混合高斯模型的求带分布密度概率函数的二次规划问题的最优解,减少不同的输入样本数据对分类超平面造成的影响,引入了优化后的空间模糊度因子和空间模糊度函数。在实验仿真上,采用了人工选择的样本数据集和UCI机器学习数据库中的样本数据集进行多次实验,最后通过对比分析的方法突出了算法在分类精度上的优势。

线性代数的RMI模型理论——向量空间基理论的RMI模型理论

本文给出线性代数向量空间基理论的RMI模型理论,并且应用关系映射反演思想方法论述向量空间基理论的教学思路。

线性代数的RMI模型理论——向量空间子空间理论的RMI模型理论

本文给出线性代数向量空间子空间理论的RMI模型理论,并且应用关系映射反演思想方法论述向量空间子空间理论的教学思路。

线性代数的RMI模型理论——向量空间直和分解理论的RMI模型理论

本文给出线性代数向量空间直和分解理论的RMI模型理论,并且应用关系映射反演思想方法论述非数学专业线性代数向量空间直和分解理论的教学思路。

模糊商空间理论(模糊粒度计算方法)

把商空间模型推广到模糊粒度世界,并给出了两个基本结论.一个结论是,下面4种提法等价:(1) 在论域X上给定一个模糊等价关系;(2) 给定X的商空间上的一个归一化等腰距离;(3) 给定X的一个分层递阶结构;(4) 给定一个X的模糊知识基.另一个结论是,所有模糊粒度世界全体,构成一个完备半序格.这些结论为粒度计算提供了一个强有力的数学模型和工具.

基于模糊集及RCC理论的区域移动模型

基于RCC理论中的概念邻域结构和模糊集理论,提出了可以表达动态环境下随时间移动或变形的空间区域的区域移动模型,然后基于Allen的路径一致性算法,给出了关于此模型的路径一致性模糊推理算法。

基于句类向量空间模型的自动文本分类研究

向量空间模型是自动文本分类中成熟的文本表示模型,通常以词语或短语作为特征项,但这些特征项通常只能提供较少的局部语义信息。为实现基于内容的文本分类,该文用HNC理论中的句类作为特征项,通过混合句类分解等技术对句类向量空间降维,使用tfc算法对特征项进行权重计算,用KNN算法进行分类。该分类器的平均准确率和召回率都是可接受的,对类别的抽象程度无要求,即抽象度较高和较低的类别可以同时分类。通过使用更好的机器学习算法和其他的HNC语言理解技术,性能可以进一步提高。

基于异构向量空间的虚拟企业DLA模型研究

采用非连续、离散型N维线性空间的状态分布表示虚拟企业体系任意的可能状态。引入状态函数空间、态函数及其映射概念,提出了一种基于态函数向量“维度-层次-属性”的虚拟企业理论模型,即DLA模型。基于此模型构建了某大型企业虚拟企业系统,该系统的运行,提高了企业的运作效率,节约了运营成本,实现了企业的敏捷反应。

基于合意空间的模糊向量空间

利用合意空间(consensus Space)理论给出了向量空间的 C 模糊子空间的定义,指出这种模糊子空间实际上是基于t 范(Tm 范)的模糊子空间.证明了每一个C 模糊子空间都与一类特殊的C 模糊子空间同构。

基于向量空间模型的题库相似度检查算法

随着题库系统的广泛应用和题库中试题数量的日益增大,如何避免试题重复,成为研究的重要问题。利用向量空间模型,首先通过TF-IDF公式得到试题的文本权重向量,再通过余弦理论计算试题相似度,并与设定的相似度阈值比较,得到相似度检查结果。在现有题库的基础上进行的实验结果显示,算法计算出的试题相似度的准确率与专家人工判别相比达到94%。算法取得了较好的结果。

基于希尔伯特空间向量范数的铁路机务安全评价模型研究

在分析了层次分析法(AHP)、模糊评判法等评价方法的基础上,笔者提出了基于希尔伯特空间向量范数的铁路机务安全评价模型。围绕建立安全指数模型为核心,充分利用希尔伯特空间上单位球的弱紧性,探讨了建立标准希尔伯特指标子空间M的方法,基于层次分析法的权重算子的生成方法;在考虑相对独立选取指标的基础上,建立了基于M的向量范数的安全指数评价模型及安全指标分析模型。该评价模型具有良好的数据处理功能,包括定性数据和非定性数据;能通过指数分析,对评价对象进行横向和纵向的比较;能通过指标分析,得到各指标对于总指数的贡献率,找出问题和差距,有的放矢地改善安全环境。

基于本体的向量空间模型在电子病历中的研究

电子病历在临床诊断与治疗中的应用日益广泛,如何有效利用电子病历系统中的大量数据辅助医生进行分析与诊断,是一个非常重要的问题。传统的基于索引的检索方法已不能满足对大型电子病历数据库检索的需要,将基于本体的向量空间模型引入到电子病历中进行研究,是一项非常有意义的工作。在分析传统电子病历检索方法不足的基础上,结合模糊本体概念,提出一种基于本体的向量空间模型。该方法充分利用了模糊本体中隶属度的概念,对查询语句和电子病历关键词向量空间模型进行模糊本体概念映射及概念相似度计算。最后通过数值实验,对该方法在查全率和查准率方面进行了性能分析,证明其具有良好性能。

线性代数的RMI模型理论——向量坐标理论的RMI模型理论

给出线性代数向量坐标理论的RMI模型理论,并且应用关系映射反演思想方法论述向量坐标理论的教学思路。

基于向量空间模型附加词义特征的句子相似度研究

向量空间模型常被用于计算两个句子的相似度,通过将两个句子转换为词项向量,然后计算两个向量的夹角余弦值,就可以得出两个句子的相似度分数。传统的向量空间模型没有考虑到句子中词语之间的相似度,这就使使用近义词的两个语义相近句子得到的相似度分数较低。提出了一种带有词义特征的向量空间模型,在传统的向量空间模型中引入词语之间的相似度,从而使计算出的两个句子的相似度分数更加准确。

基于模糊支持向量机的单向变速决策模型研究

汽车的智能驾驶决策问题是近年来机器学习领域的研究热点之一。驾驶员在驾驶过程中,通常会受到多种环境因素的影响,倘若驾驶员无法快速处理这些信息并做出正确的判断,无疑会引起安全事故。为此,在合理简化的前提下,基于驾驶决策行为以及影响驾驶决策相关环境因素的研究分析,将模糊理论和软间隔支持向量机理论相结合,提出了基于模糊支持向量机的单向变速决策模型。该模型旨在针对实时周边环境,为车辆驾驶员提供变速决策建议,帮助驾驶员更加高效地制定出安全的驾驶策略。仿真实验结果表明,相较于传统的支持向量机模型,建立于隶属函数之上的模糊支持向量机模型具有较高的决策正确率和较好的可拓展性,可为车辆驾驶员提供合理、安全的决策建议。

n维模糊向量子空间

本文综述了模糊向量集的定义,将n维模糊集理论与向量空间相结合,提出了n维模糊向量子空间的定义,得到了n维模糊向量子空间的性质及其等价刻画.

基于向量空间模型和Word2vec的试题相似度研究

随着教育领域信息化技术的不断深入发展,试卷信息系统应运而生,不过由于老师上传试卷的各种主客观因素,试卷的重复问题一直无法避免。利用Word2vec模型和向量空间模型对试题进行相似度分析,使用跳字模型对语料库进行训练之后得到词向量,最后再使用余弦相似度算法得到检查结果。实验结果显示,算法的准确度与人工判定的结果对比达到了90.47%,算法取得了较好的成果。