系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2010年
1期
175-178
,共4页
王红滨%刘大昕%王念滨%王桐
王紅濱%劉大昕%王唸濱%王桐
왕홍빈%류대흔%왕념빈%왕동
人工智能%本体学习%筛选算法%领域概念
人工智能%本體學習%篩選算法%領域概唸
인공지능%본체학습%사선산법%영역개념
artificial intelligence%ontology learning%sieving algorithm%domain-specific concept
由于现有领域概念筛选方法中领域筛选存在不准确的缺点,提出了一种改进的本体学习中的领域概念筛选算法.该算法针对领域相关度和领域一致度公式存在的信息描述不全的缺点进行改进,给出了改进公式和领域概念筛选算法.实验数据表明,该方法提高了领域概念筛选的有效性,取得了很好的效果.
由于現有領域概唸篩選方法中領域篩選存在不準確的缺點,提齣瞭一種改進的本體學習中的領域概唸篩選算法.該算法針對領域相關度和領域一緻度公式存在的信息描述不全的缺點進行改進,給齣瞭改進公式和領域概唸篩選算法.實驗數據錶明,該方法提高瞭領域概唸篩選的有效性,取得瞭很好的效果.
유우현유영역개념사선방법중영역사선존재불준학적결점,제출료일충개진적본체학습중적영역개념사선산법.해산법침대영역상관도화영역일치도공식존재적신식묘술불전적결점진행개진,급출료개진공식화영역개념사선산법.실험수거표명,해방법제고료영역개념사선적유효성,취득료흔호적효과.
According to the inaccurate faults of domain-specific concept sieving methods in the ontology learning at present, an improved sieving algorithm of the domain-specific concept is presented. Aiming at the faults of unilateral description information in domain relevance expressions and domain consensus expressions, the improved expression and algorithm are described. The experimental results display the effectiveness of domain-specific concept sieving is improved by the proposed algorithm.