计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
6期
1727-1730
,共4页
本体%语义网%知识图%知识模型%遗传算法
本體%語義網%知識圖%知識模型%遺傳算法
본체%어의망%지식도%지식모형%유전산법
ontology%semantic Web technology%graphical display%knowledge model%genetic algorithm(GA)
为提升领域知识认知、解读的效率,以现有技术为基础,进一步研究了知识的图形化展示方法.基于本体和语义网技术讨论了适用于图形化展示的知识模型和相应展示方案.针对知识图布图问题,基于遗传算法,研究了目标函数、对编码方案进行了优化、引入了优势解保留的精英解群,并改进了遗传策略.算例对比证明,该算法能够在减少交叉点的同时达到聚类目的,效率较高.以上研究的知识模型和布图算法可用于实际系统,并为类似研究提供参考.
為提升領域知識認知、解讀的效率,以現有技術為基礎,進一步研究瞭知識的圖形化展示方法.基于本體和語義網技術討論瞭適用于圖形化展示的知識模型和相應展示方案.針對知識圖佈圖問題,基于遺傳算法,研究瞭目標函數、對編碼方案進行瞭優化、引入瞭優勢解保留的精英解群,併改進瞭遺傳策略.算例對比證明,該算法能夠在減少交扠點的同時達到聚類目的,效率較高.以上研究的知識模型和佈圖算法可用于實際繫統,併為類似研究提供參攷.
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