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非分类关系学习的粒计算模型研究
  • ISSN号:1006-0456
  • 期刊名称:南昌大学学报(工科版)
  • 时间:2012
  • 页码:273-278
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南昌大学计算机系,江西南昌330031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61070139); 江西省自然科学基金资助项目(20114BAB201039); 江西省教育厅科技计划资助项目(GJJ11286,S00945)
  • 相关项目:本体学习的粒计算模型与方法研究
中文摘要:

以领域信息系统为研究对象,探讨学习非分类关系的粒计算模型。通过信息函数的扩展,给出了领域信息系统的形式化描述;研究了领域信息系统的粒化方法和领域概念粒度空间生成;对不同领域概念粒度空间,通过分析粒间上下文,提出了基于不同领域概念粒度空间的概念粒间交叉关系学习模型。示例与测试表明所提出的模型有助于实现领域本体的非分类关系的获取。

英文摘要:

A granular computing model for non-taxonomic relation learning from a domain information system was proposed.Firstly,an information function was extended and a domain information system was described formally;Secondly,one method of hierarchy granulating with respect to the domain information system was proposed.The method could generate information granules of different Abstract degrees;According to different domain concept granular spaces and the context analysis between concept granules,an approach to acquiring cross relationship between concept granules was proposed.The proposed model could provide one feasible method and technology of ontology non-taxonomic relations learning.

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期刊信息
  • 《南昌大学学报:工科版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:南昌大学
  • 主办单位:南昌大学
  • 主编:谢明勇
  • 地址:南昌市南京东路235号南昌大学期刊社
  • 邮编:330047
  • 邮箱:NCDG@chinajournal.net.cn
  • 电话:0791-88305803
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0456
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1194/T
  • 邮发代号:44-38
  • 获奖情况:
  • 曾获首届江西省优秀期刊质量奖,第二届江西省优秀科技期刊评比先进科技期刊奖,第三届江西省优秀期刊版式设计奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:4072