语义网中的本体构建技术
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-28页 |
| 第一节 研究背景与研究意义 | 第9页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第9-26页 |
| ·基本概念 | 第11-14页 |
| ·本体构建的知识工程方法 | 第14-20页 |
| ·本体构建工具 | 第20-24页 |
| ·本体半自动/自动构建方法 | 第24页 |
| ·本体构建过程中的不满足概念分析 | 第24-26页 |
| 第三节 本文的研究内容及组织结构 | 第26-28页 |
| ·本文的研究内容 | 第26页 |
| ·本文的组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章 本体构建工具OntoMAN | 第28-43页 |
| 第一节 引言 | 第28页 |
| 第二节 OntoMAN总体描述和体系架构 | 第28-30页 |
| ·OntoMAN总体描述 | 第28-29页 |
| ·OntoMAN体系架构 | 第29-30页 |
| 第三节 OntoMAN的中间层模块设计 | 第30-36页 |
| ·OWLAPI本体数据模型 | 第30-31页 |
| ·本体存储模型设计 | 第31-32页 |
| ·本体管理接口定义 | 第32-36页 |
| ·推理引擎模块设计 | 第36页 |
| 第四节 OntoMAN系统实现 | 第36-41页 |
| ·系统功能设计 | 第36-39页 |
| ·系统界面实现 | 第39-41页 |
| 第五节 OntoMAN创新点 | 第41-43页 |
| 第三章 基于知识元数据的本体自动构建 | 第43-52页 |
| 第一节 引言 | 第43-44页 |
| 第二节 基本概念介绍 | 第44页 |
| ·概念层次 | 第44页 |
| ·知识的特征表示形式 | 第44页 |
| 第三节 聚类技术与评价指标 | 第44-46页 |
| ·聚类技术 | 第45页 |
| ·评价指标 | 第45-46页 |
| 第四节 研究领域概念层次构建 | 第46-48页 |
| ·概念映射算法 | 第46-48页 |
| ·层次构建算法 | 第48页 |
| 第五节 基于知识增量的自适应本体学习方法 | 第48-49页 |
| 第六节 实验分析和结论 | 第49-51页 |
| 第七节 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于判别规则识别最小不一致知识子集 | 第52-60页 |
| 第一节 引言 | 第52页 |
| 第二节 基本概念介绍 | 第52-55页 |
| ·概念可满足性 | 第52-53页 |
| ·不满足类(概念) | 第53页 |
| ·最小不一致知识子集及其分类 | 第53-55页 |
| ·直接相关公理 | 第55页 |
| 第三节 不满足概念产生原因 | 第55-56页 |
| 第四节 判别算法MIDR介绍 | 第56-58页 |
| ·等价转换 | 第56-57页 |
| ·判别规则 | 第57页 |
| ·算法步骤 | 第57-58页 |
| 第五节 实验分析和结论 | 第58-60页 |
| ·实验环境与设置 | 第58页 |
| ·实验结果 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 第一节 本文的主要工作 | 第60-61页 |
| 第二节 进一步的研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历 | 第67页 |
