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多源异构民族信息资源知识融合算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 知识科学中的知识融合第11页
        1.2.2 信息融合中的知识融合第11-12页
        1.2.3 知识创造中的知识融合第12-13页
    1.3 研究内容和论文结构第13-15页
        1.3.1 本文研究内容第13-14页
        1.3.2 本文论文结构第14-15页
第2章 相关概念和理论基础第15-31页
    2.1 知识元相关理论第15-21页
        2.1.1 知识元形式化表示第15-17页
        2.1.2 知识元相似度模型第17-21页
    2.2 本体相关理论第21-24页
        2.2.1 本体定义第21-22页
        2.2.2 本体表示语言第22-23页
        2.2.3 本体映射第23-24页
    2.3 知识融合相关理论第24-31页
        2.3.1 知识融合定义第24-26页
        2.3.2 知识融合系统框架第26-29页
        2.3.3 知识融合算法第29-31页
第3章 多源异构民族信息资源知识库构建第31-46页
    3.1 多源异构民族信息资源概述第31-33页
        3.1.1 民族信息资源介绍第31-32页
        3.1.2 民族信息资源异构性特点第32-33页
    3.2 多源异构民族信息资源知识组织方式第33-37页
        3.2.1 基于 RDF 的数据模型第34-36页
        3.2.2 基于 XHTML 扩展格式第36-37页
        3.2.3 基于 OWL 扩展格式第37页
    3.3 多源异构民族信息资源知识库生成第37-45页
        3.3.1 不同数据源转化成 RDF 模型第38-40页
        3.3.2 多源异构民族信息资源本体建立第40-43页
        3.3.3 多源异构民族信息资源知识库生成第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 多源异构民族信息资源知识融合模型第46-67页
    4.1 知识融合模型第46-48页
    4.2 知识元库生成第48-58页
        4.2.1 知识元生成第48-50页
        4.2.2 知识元预处理第50-52页
        4.2.3 知识元相似度计算第52-54页
        4.2.4 知识元融合规则与算法第54-58页
    4.3 基于遗传算法的知识融合算法 KFA第58-62页
        4.3.1 遗传算法 GA第58-59页
        4.3.2 KFA 算法描述第59-61页
        4.3.3 实验分析第61-62页
    4.4 基于用户需求驱动的知识融合算法 KFA-ACO第62-66页
        4.4.1 算法思路第62-63页
        4.4.2 KFA-ACO 算法描述第63-65页
        4.4.3 实验分析第65-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第5章 基于知识融合的多源异构民族信息资源知识可视化原型系统设计与实现第67-78页
    5.1 知识融合在知识可视化系统中的应用第67-68页
        5.1.1 项目背景第67-68页
        5.1.2 原型系统关键问题第68页
    5.2 基于知识融合的知识可视化原型系统模型第68-71页
        5.2.1 原型系统模型第69-70页
        5.2.2 知识融合模块设计要点第70-71页
    5.3 基于知识融合的知识可视化原型系统模块实现第71-77页
        5.3.1 信息资源解析模块实现第71-72页
        5.3.2 知识融合模块实现第72-75页
        5.3.3 全文检索模块实现第75-76页
        5.3.4 可视化呈现模块实现第76-77页
    5.4 本章小结第77-78页
第6章 总结与展望第78-80页
    6.1 总结第78页
    6.2 展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-83页
攻读学位期间发表的论文和研究成果第83页

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